플러스프로젝트 배경
1) 문제점 기존 LLM 기반 서비스는 긴 대화가 누적될수록 컨텍스트 비용 증가와 응답 불안정 문제가 발생 단순 챗봇 구조로는 장기적인 상태 유지와 지속적인 상호작용 구현에 한계 존재 세션과 캐릭터 상태가 분리되어 있지 않아 플레이 경험의 일관성과 몰입감 유지 어려움 기능이 증가할수록 개발 및 검증 비용이 증가하고, 구조 복잡도가 높아지는 문제 발생 2) 프로젝트 목표 상태 기반 구조를 통해 A
프로젝트 성과
상태 기반 AI 실행 구조 구축
세션 기반 상태 관리 구조를 적용하여 장기 컨텍스트 유지 비용과 응답 불안정 문제를 완화할 수 있는 구조 구현
AI 협업 기반 반복 개발 구조 적용
GPT + Cursor 기반 AI 협업 워크플로우와 기능 단위 티켓 기반 개발 방식을 적용하여 반복 가능한 개발 및 검증 구조 구성
운영 가능한 AI Native 서비스 구축
FastAPI, MongoDB, Vector DB, Docker 기반으로 실제 운영 가능한 AI Native 서비스 환경 구성
장기 상호작용 기반 플레이 구조 구현
캐릭터, 세계관, 세션 상태를 기반으로 지속적인 상호작용과 장기 플레이가 가능한 TRPG 구조 구현
핵심 기능
상태 기반 컨텍스트 관리 시스템
상태 기반 컨텍스트 관리 시스템
진행 단계
프로젝트 초기 구조 및 인프라 구축
2025.08.
프로젝트 기본 구조 설계, Docker 기반 개발 환경 구성, MongoDB 및 Vector DB 연동, Cloudflare 및 배포 환경 구성 진행
프로젝트 상세
LLM 기반 상태 관리 구조를 적용한 AI Native TRPG 플랫폼 프로젝트입니다. 기존 단순 챗봇 형태가 아닌, 세션 기반 상태 관리와 구조화된 응답 시스템을 적용하여 AI가 지속적으로 상호작용 가능한 구조를 목표로 설계했습니다. FastAPI, MongoDB, Vector DB(Qdrant), Docker 기반으로 서비스를 구축했으며, OpenAI API를 활용한 게임 진행 및 상태 기반 응
