플러스프로젝트 배경
1) 기획 배경 및 문제점 -단순 문답을 넘어선 '전문가 수준'의 AI 도입 단순한 정보 전달 챗봇을 넘어, 특정 도메인(예: 심리 코칭, 전문 컨설팅 등)의 검증된 로직을 적용해 깊이 있는 상호작용과 피드백을 제공하는 AI 에이전트가 필요했습니다. -운영 규모에 비례하는 무거운 API 비용 문제 고품질 답변을 위해 최고 성능의 LLM(GPT-4o 등)을 모든 대화 턴(Turn)에 적용할 경우
프로젝트 성과
AI API 호출 비용 대폭 절감 (동적 라우팅)
대화 히스토리 및 진행 상황에 따라 고비용/저비용 모델이 자연스럽게 스위칭 되도록 구현하여, 코칭 품질은 유지한 채 운영 비용을 극적으로 줄였습니다.
프로필 캐싱을 통해 AI 응답 속도를 즉각 반응으로 단축
설문 프로필 기반 가이드 생성 시 발생하던 병목 현상을 백그라운드 사전 생성과 3계층(메모리/DB/API) 캐싱으로 해결해 응답 대기 시간을 없앴습니다.
멀티 LLM 도입을 위한 안정적인 확장성(Provider) 확보
호출부 코드 변경 없이 OpenAI와 Gemini 모델을 자유자재로 혼용해서 쓸 수 있는 아키텍처를 설계하여 향후 유지보수 비용을 낮췄습니다.
핵심 기능
프롬프트 엔지니어링 AI 맞춤형 코칭 대화
사용자의 인지 왜곡을 파악하여 행동 계획을 제안하는 CBT 기법과 긍정 경험을 강화하는 PER 기법을 통해 전문적인 심리 코칭 대화를 제공합니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 서비스 카테고리: AI 헬스케어 / 멘탈케어 애플리케이션 메인 타깃: 스트레스 관리, 우울증 및 불안장애 완화 등 일상적인 심리 관리가 필요한 현대인 간략한 소개: 감정 기록을 바탕으로 CBT(인지행동치료) 및 PER(긍정 강화) 기법을 활용하여 대화형 심리 코칭을 제공하고, 사용자 맞춤형 감정 리포트를 자동 생성하는 AI 모바일 서비스입니다. 2) 작업 범위 지원
