플러스프로젝트 배경
세무·회계 학습 과정에서 기존 AI 챗봇은 부정확한 정보 생성(할루시네이션) 문제로 인해 실제 학습에 활용하기 어려운 한계가 있었습니다. 특히 세법 및 회계는 정확성이 중요한 분야로, 잘못된 정보 제공 시 학습 효과를 저하시킬 뿐만 아니라 실무에도 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 또한 학습자들은 개념 이해, 문제 풀이, 오답 정리까지 이어지는 통합적인 학습 환경이 부족하여 비효율적인 학습 흐름을 겪고
프로젝트 성과
RAG 파이프라인 구축
RAG 파이프라인 구축을 통해 문서 기반 응답 정확도를 향상시키고, 테스트 기준 약 85~90% 수준의 답변 일치율 확보
교재 PDF 업로드 시 파싱
교재 PDF 업로드 시 파싱 → 임베딩 → 검색 데이터 구축까지 자동화하여 데이터 처리 시간을 기존 대비 약 70% 이상 단축
멀티 에이전트 구조를 적용
멀티 에이전트 구조를 적용하여 개념 설명, 문제 생성, 오답노트 기능을 통합한 학습 사이클 자동화 시스템 구현
관리자 페이지
관리자 페이지를 통해 교재 관리, 임베딩 상태, RAG 검색 결과를 확인할 수 있도록 하여 운영 및 검증 효율성 향상
RAG 검색 테스트 기능
RAG 검색 테스트 기능을 통해 Top-K 기반 검색 결과를 시각적으로 검증하여 검색 품질 개선 프로세스 구축
핵심 기능
문서 기반 질의응답 (RAG)
교재 및 기출문서를 기반으로 관련 내용을 검색하여 정확한 답변을 제공하는 AI 질의응답 기능
진행 단계
기획
2026.03.
세무·회계 학습에서 기존 AI의 할루시네이션 문제 분석
RAG 기반 AI 튜터 서비스 구조 기획
학습 흐름(개념 → 문제 → 오답노트) 설계
RAG 기반 AI 튜터 서비스 구조 기획
학습 흐름(개념 → 문제 → 오답노트) 설계
프로젝트 상세
##LLM + RAG 기반으로 정확성과 학습 기능을 강화한 세무·회계 AI 튜터 서비스 구축 1) 포트폴리오 소개 AI / EdTech / RAG 기반 세무·회계 튜터 챗봇 서비스 세무·회계 학습자 및 자격증 준비생을 대상으로, 교재 및 기출문서를 기반으로 정확한 답변과 학습 기능을 제공하는 AI 튜터 시스템 개발 2) 작업 범위 서비스 기획 및 전체 시스템 설계 RAG 파이프라인 구축 (문
