맞춤형 AI 어시스턴트, 챗봇, 검색 시스템 구축

AI 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션 및 LangChain 파이프라인 개발 서비스를 제공합니다.  기업 내부 데이터·문서·DB를 활용한 맞춤형 AI 어시스턴트, 챗봇, 검색 시스템 구축을 지원합니다.  [전문 분야]  - LangChain 기반 AI 파이프라인 구축  - RAG 구조 설계 (LLM + VectorDB + Retriever)  - 데이터 전처리 및 벡터 임베딩 (OpenAI, HuggingFace, SentenceTransformers)  - VectorDB (FAISS, Pinecone, Weaviate, Chroma 등) 연동  - 사용자 맞춤형 챗봇 / 문서 검색 / 질의응답 시스템 개발  - Streamlit, FastAPI 기반 Demo UI 및 API 서버 구현  [특징]  - 최신 LLM(OpenAI GPT, Llama2, Mistral 등)과 오픈소스 프레임워크를 활용  - 기업 데이터 보안 및 확장성을 고려한 설계  - PoC(파일럿) 프로덕션 단계까지 지원 1. 요구사항 분석 (데이터 유형, 목표 기능, 서비스 형태 확인)  2. 시스템 아키텍처 설계 (LLM + 벡터DB + Retriever + 응용 계층)  3. 데이터 전처리 및 임베딩 구축 (문서, DB, API 등)  4. LangChain 파이프라인 개발 (Chain, Agent, Tool 등 구성)  5. API/웹 인터페이스 구현 (FastAPI, Streamlit 등)  6. 테스트 및 성능 튜닝 (응답 품질, 속도, 메모리 관리)  7. 결과물 전달 및 가이드 제공 (코드, 문서, 배포 가이드 포함) - 프로젝트 목적 및 적용 환경 예: 내부 문서 검색, 고객지원 챗봇, 데이터 분석- 사용할 데이터 유형 문서, CSV, DB, API 등- LLM/모델 선택 선호 OpenAI API, HuggingFace 모델, On-Premise 등- 배포 환경 클라우드, 온프레미스, 로컬 서버 등- 보안/비용 고려사항 API 키, DB 보관 정책 등