비용절감형 RAG AI 챗봇 구축 (AWS/LLM)

1. 서비스 특징 (LLM & RAG 기술력)정밀한 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처: 단순 API 연결이 아닌, 벡터 데이터베이스 기반의 고도화된 RAG를 구축하여 답변의 정확도와 근거 제시 기능을 극대화합니다.할루시네이션(거짓말) 제어: 프롬프트 엔지니어링과 데이터 전처리 노하우를 통해 AI가 학습되지 않은 정보를 임의로 생성하는 현상을 철저히 제어합니다.Full-Stack 구축 역량: 챗봇 엔진부터 이를 활용하기 위한 웹 인터페이스, 그리고 클라우드(AWS) 인프라까지 원스톱으로 설계하고 배포합니다.데이터 보안 설계: 기업 내부 데이터 유출 방지를 위한 보안 아키텍처를 적용하여 안전한 사내 AI 환경을 제공합니다.2. 주요 기능 및 작업 범위지식 베이스 학습: PDF, Excel, Docx, Notion 등 다양한 형태의 사내 문서를 자동 학습하는 엔진 구축커스텀 챗봇 UI: React/Next.js 기반의 세련되고 직관적인 전용 대화형 인터페이스 제공실시간 데이터 연동: 외부 API 연동 및 데이터베이스 연동을 통한 실시간 정보 업데이트 반영관리자 대시보드: 학습 데이터 관리 및 사용 로그 확인이 가능한 관리자 전용 페이지(Premium)3. 기술 스택LLM: GPT-4o, Claude 3.5, Llama 3 등 최신 모델 최적화Framework: LangChain, LlamaIndex, Dify 등Database: Pinecone, Chroma, Supabase (Vector Store)Frontend/Backend: Next.js, Node.js, Python(FastAPI)Infrastructure: AWS (Lambda, S3, EC2, Bedrock) 기술 상담: 구축 목적에 따른 데이터 구조 및 기술 스택 확정아키텍처 설계: 효율적인 데이터 흐름과 RAG 파이프라인 설계엔진 및 UI 개발: 엔진 최적화 및 사용자 인터페이스 구축테스트 및 검증: 답변 정확도 테스트 및 할루시네이션 방지 튜닝최종 배포: 클라우드 환경 배포 및 소스코드/매뉴얼 인계 API 및 서버 비용: OpenAI API 사용료 및 AWS 클라우드 비용은 고객사 실비 부담입니다.데이터 준비: 학습에 필요한 데이터 샘플을 제공해 주시면 기술 검토가 더 정확해집니다.범위 협의: 패키지 외 추가 기능이나 복잡한 시스템 연동은 별도 협의가 필요합니다.