[커널아카데미] 백엔드 12기 17주차 - LLN RAG

이번주 회고

이전에 만들어봤던 챗봇 시스템을 좀 더 고도화해보기로 했다.

문서 파일을 학습 시켜 행정처리에 대해 응답을 하는 AI서버와 요청과 응답을 출력하는 채팅 스타일의 웹페이지까지 만들어봤다.

 

1) Flask를 통해서 API시스템을 구성하는데 조금 어려움을 겪었다.

AI서버에서 전달하는 응답의 형식을 웹서버에서 받지 못하는 걸 알고 형식을 통일했더니 성공적으로 출력된다.

2) RAG(검색증강시스템)은 LLM의 답변 신뢰도를 높이기 위해 외부 문서를 참고하는 것이다. 학원의 행정 요청 메뉴얼을 외부 문서로 삼았다.

 

!문제상황!

이용자가 질문을 백터DB에 맡춰서 구체적으로 해야지 원하는 답변을 해준다.

Client) 출석부 받고 싶어 / AI) I don't know.

Client) 출석부를 받고 싶은데 행정문의 양식을 알려줘 / AI) 그건말야~~~

방법 1. 질문 리라이팅(질문 보완) - LLM을 한 번 더 써서, 질문을 재작성

방법 2. 유도 질문 제공(by 의도 분류)

방법 3. 질문에 필요한 키워드 판단

 

앞으로 개선해야할 점은 아래와 같다.

• 이전 대화 기억
• DB데이터 스프링부트랑 연결
• 챗봇 첫 인사말 구현

=> AI. 참여과정, 이름, 팀을 입력해주세요. Client. 개인정보 입력

=> AI. ㅇㅇㅇ님, 반갑습니다. 무엇을 도와드릴까요? Client. 질문 입력

=> (이후 대화 진행)

• 스레드 관리 + 모니터링…

프로젝트 문서화

1. 표지

• 프로젝트명: 학원 행정 요청 챗봇
• 팀 / 담당자 이름
• 작성일자

2. 요구사항 정의서

• 개요: 학원 행정 가이드 기반 정보 제공 챗봇
• 목적: 예: 수강 신청 문의, 휴강 공지 등 자동 응답

3. 기능적 요구사항

• 수강 등록 문의 처리
• 강의 시간표 조회
• 휴강/보강 안내
• 교실 배정 및 위치 안내

4. 비기능적 요구사항

• 답변 정확도 90% 이상
• 응답 속도 1초 이내
• 24시간 서비스 연속 운영

5. 요구사항 분석서

• 유스케이스 다이어그램: 학생, 관리자 액터 + 챗봇 기능 흐름
• 유스케이스 예시: “수강 취소 요청 → 인증 → 처리 결과 응답”

6. 화면 정의서

• 채팅 UI 흐름도: 인사 → 질문 → 답변 UI
• 와이어프레임: 챗봇 창, 버튼, FAQ 메뉴 등

7. 아키텍처 설계서

• 컴포넌트 구성도:
  • 사용자 ↔ 챗봇 인터페이스 (웹/카카오톡 등)
  • 챗봇 엔진 (NLU, Dialog 관리)
  • 학원 행정 가이드 DB/API 연동

8. 데이터베이스 설계서

• ERD 예시:
  • Table: 문의_기록, FAQ, 강의_스케줄, 휴강_정보
  • PK, FK, 주요 컬럼 설명

9. 테스트 계획서

• 테스트 항목:
  • 정상 질문 처리
  • 오탈자 포함 질문
  • 비정형 문의 대응

10. 테스트 결과서

• 결과 요약:
  • 테스트 케이스 30개 → 성공 28 / 실패 2
  • 실패 항목: “강의실 위치 잘못 식별” → 개선 필요

11. 차트 및 그래프

• 답변 정확도, 응답 속도 분포 등 시각화

12. 결론 및 향후 계획

• 향후 기능: 원격 출석 확인, 결제 안내 추가
• 운영 계획: 주기적 FAQ 업데이트, 내부 관리자 대시보드 구성