플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 와인 초보자는 품종과 산지 등 전문용어를 알아야 원하는 와인을 검색할 수 있음 - 취향, 예산, 음식 등 여러 조건이 결합된 자연어 질문을 일반 검색으로 처리하기 어려움 - 일반 LLM은 실제 데이터에 없는 와인이나 불명확한 추천 근거를 제시할 수 있음 - 추천, 지식, 비교, 페어링 등 질문 목적이 달라도 동일한 답변 형태가 제공됨 2) 프로젝트 목표 - 자연어 대화만으
프로젝트 성과
와인 3000종 Seed DB 구축
품종, 산지, 가격대, 스타일, 음식 페어링, 평론가 점수, 리뷰 데이터 요약과 추천 상황을 구조화해 검색과 추천에 활용했습니다.
사용자 질문 9개 유형 분류
추천, 가격, 페어링, 지식, 비교 등 질문 목적을 분류해 유형별 답변 경로를 적용했습니다.
RAG 기반 AI 답변 구조 구축
와인 DB와 지식 DB 검색 결과를 AI 컨텍스트로 사용해 답변의 구체성과 일관성을 높였습니다.
MVP 사용자 흐름 검증
결과 렌더링, 상세 이동, 뒤로가기 상태 유지, 스크롤과 새 대화 초기화 기능을 검증했습니다.
핵심 기능
자연어 기반 개인화 와인 추천
취향, 예산, 음식, 상황을 자연어로 입력하면 조건에 맞는 와인과 추천 이유를 제공합니다.
진행 단계
서비스 기획 및 요구사항 정의
2026.01.
사용자 유형과 주요 질문 시나리오를 정의하고 AI 소믈리에 MVP의 기능 범위를 설계했습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 와인 초보자와 일반 소비자를 위한 생성형 AI 기반 개인화 와인 추천 웹서비스입니다. 사용자가 취향, 예산, 음식, 이용 상황을 자연어로 입력하면 조건에 적합한 와인과 추천 이유를 제공합니다. 와인 추천뿐 아니라 음식 페어링, 와인 정보, 비교, 와인 상식 등을 대화형으로 확인할 수 있도록 구성했습니다. 2) 작업 범위 - AI 소믈리에 서비스 기획 및 주요 사용자 시
