LangChain 기반 RAG 구조·임베딩 기술 적용…Gemma·GPT 모델 활용
기업 연계 IC-PBL로 검색 정확도·응답 속도·환각 현상 개선 방향 모색
경복대학교 소프트웨어융합학과가 ㈜푸쉬캣과 연계해 ‘고객 응대 자동화를 위한 AI 에이전트 서비스 개발’ IC-PBL 프로젝트를 진행했다.
이번 프로젝트는 푸쉬캣이 제공한 제품 매뉴얼·고객 질의응답·사용자 가이드 등 PDF·프레젠테이션·이미지 형식의 자료를 활용해 사용자가 필요한 정보를 쉽고 정확하게 확인할 수 있는 AI 에이전트 서비스를 개발하는 것을 목표로 했다.
학생들은 LangChain 기반 검색 증강 생성(RAG) 구조와 임베딩 기술을 공통적으로 적용했다. 자료에서 텍스트를 추출해 의미 단위 또는 주제별로 분할한 뒤 임베딩을 통해 벡터 데이터베이스에 저장하고, 사용자 질문과 관련된 자료를 검색해 생성형 AI가 이를 근거로 답변하도록 구성했다. 프로젝트별로 Ollama 기반 Gemma 모델 또는 GPT 모델을 연동했으며, 문서 분할 방식도 일정 크기 분할과 제품 사양·설치 방법·오류 해결 등 주제별 섹션 구분으로 차이를 두었다.
최종발표회에서는 데이터 전처리·임베딩·벡터 데이터베이스 구축·생성형 AI 연동 및 서비스 구현 과정을 설명하고 검색 정확도·응답 속도·환각 현상 등의 한계와 개선 방향을 함께 제시했다.
경복대학교 소프트웨어융합과는 AI소프트웨어개발전공·AI빅데이터전공·AI사이버보안전공으로 세분화해 AI·디지털 전환(DX) 분야 전문 인력 양성에 주력하고 있으며, 앞으로도 기업 연계 IC-PBL과 프로젝트 중심 수업을 통해 실무형 인재를 양성할 계획이다.
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