운전자를 위한 금융뉴스 챗봇(AI-RAG 활용 프로젝트)

발표 자료

발표PPT

시연영상

프로젝트 기간

2024-07 ~ 2024-08

서비스 타겟층

금융 지식을 얻고자 하는 사회초년생, 출퇴근 시 자차 활용 직장인, 대중교통을 사용하는 직장인

프로젝트 주요 기능

정확한 금융 정보 전달을 위한 RAG 방식 채택

금융 지식을 전달할 때 ChatGPT API의 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 채택하여 최신 금융 데이터를 기반으로 사용자에게 정확하고 신뢰성 있는 금융 정보를 제공합니다.
실시간 데이터 분석과 맞춤형 뉴스 추천

실시간으로 크롤링한 금융 데이터를 분석하여 5개의 모델로 군집화하고, 이를 바탕으로 5개의 주요 뉴스를 사용자에게 추천합니다. 사용자는 원하는 뉴스를 선택해 볼 수 있으며, 선호 분야에 맞춰 자동으로 개인화된 금융 정보를 제공받을 수 있습니다.
KB 금융 가이드 어체 사용 및 프롬프트 설계

프롬프트를 통해 KB 금융 가이드의 어체를 사용하도록 설정하였으며, GPT 응답에 추가 질문을 포함해 사용자가 질문을 원활히 이어갈 수 있도록 유도합니다. 또한, 쉬운 금융 용어로 답변을 제공하도록 프롬프트를 설정하여 금융 지식에 익숙하지 않은 사용자들도 쉽게 이해할 수 있습니다.
일반 챗봇 모드와 음성 지원 모드 제공

프론트엔드에서는 일반 챗봇 모드와, 운전 시 음성으로 데이터를 주고받을 수 있는 모드를 제공합니다. 음성 모드에서는 사용자의 발화가 끝나는 시점을 감지해 자동으로 답변을 전송하도록 설계하여, 사용자가 손쉽게 정보에 접근할 수 있도록 편의성을 높였습니다.

기획배경

금융 지식의 차이가 곧 기회의 차이로 이어지는 시대입니다.

정보의 부족은 경제적 불평등을 심화시키지만, 인공지능 기술을 통해 그 격차를 줄일 수 있습니다.

출퇴근길, 단순한 이동 시간이 아닌, 당신의 금융 지식을 확장하는 소중한 시간으로 바꿔드리겠습니다.

서비스 화면

기획주제

Chat GPT, RAG를 결합한 음성 대화형 챗봇 서비스 [FinSkip]

기술 스택

Front-End

React
React Router DOM
Vite
TypeScript
styled-components
Emotion
Material-UI
ApexCharts
Zustand
Axios
AWS SDK (Polly)
ESLint
Prettier
PWA

Back-End

Java
Spring Boot
Lombok
Gradle
JPA
OPENAI API

MySQL
Elasticsearch
logstash

Data

Python
Django
selenium
bareunpy
skickit-learn
sentence-transformers

System Architecture

역할 분담

이름	역할	업무
오기선	팀장, FE	UI/UX 및 기본 컴포넌트 설계, RAG 설계, AI 회화 채팅 페이지 TTS/ STT 구현
윤주찬	BE	OPENAI API 연결, elasticsearch로 데이터 이관, RAG 파이프라인 구축, 대화 API 작성
이기영	Data	뉴스기사 크롤링 API 작성, 형태소 분석 및 키워드 추출, 일간 주요 기사 선정 파이프라인 구축

Yunjuchan/kb-ai-challenge