전문 지식 기반 AI 챗봇 개발 및 서비스 구축 제안서
교수진의 방대한 전문 지식을 혁신적인 대화형 AI 서비스로 전환하는 엠파시의 제안
제안의 핵심: 지식의 자산화와 AI 기반 접근성 혁신
프로젝트 목표
본 제안은 고객사 교수진이 보유한 방대한 비정형 전문 지식 콘텐츠를 효과적으로 자산화하고, 이를 기반으로 시공간 제약 없이 접근 가능한 대화형 AI 챗봇을 구축하는 것을 목표로 합니다.
유튜브 강의, 온라인 세미나, 교육 콘텐츠 등 다양한 형태로 존재하는 전문 지식을 체계적으로 수집하고 구조화하여, 학습자들이 언제 어디서나 교수진의 전문성에 접근할 수 있는 혁신적인 플랫폼을 제공합니다.
엠파시는 자체 보유한 Sync Series와 LLM 기반 프로젝트 경험을 활용하여, 고객사의 혁신적인 AI 서비스를 효율적이고 안정적으로 구현할 것을 제안합니다. 검증된 기술 스택과 체계적인 개발 방법론을 통해 240일 내에 완성도 높은 AI 챗봇 시스템을 구축하겠습니다.
엠파시의 Sync Series: 혁신적인 개발 플랫폼
엠파시는 변화에 민첩하게 대응하고 개발 효율성을 극대화하는 Sync Series 제품군을 통해 본 프로젝트의 성공적인 수행을 위한 견고한 플랫폼 기반과 AI 핵심 기술력을 모두 제공합니다.
SyncBoot
견고한 백엔드 플랫폼
AI Core
RAG 기반 지식 구축
Sync Admin
효율적인 UI/UX 개발
SyncEta
AI 기반 테스트 자동화
SyncBoot: 견고한 시스템 구축을 위한 백엔드 플랫폼
핵심 특징
SyncBoot는 Java 기반의 오픈소스 개발 플랫폼으로, Spring Boot/Spring Cloud를 기반으로 합니다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 운영 환경을 지원하지만, 본 프로젝트와 같이 AI 코어와 연동되는 중요한 시스템을 단기간 내에 견고하고 안정적으로 구축하는 데 최적화되어 있습니다.
검증된 기술 스택
  • Spring Boot/Spring Cloud 기반 엔터프라이즈급 아키텍처
  • 컨테이너 관리 및 CI/CD 파이프라인 통합
  • 통합 모니터링 및 로깅 시스템
  • 중앙 집중식 인증 및 권한 관리
견고성 강조
SyncBoot는 검증된 오픈소스 솔루션으로 구성되어 설계부터 검증까지 최단 시간 내 시스템 구축을 지원하며, E2E (End-to-End) 솔루션을 제공합니다.
안정적인 API 호출
AI 모델 서빙 API의 안정적인 호출 환경 보장
무결한 데이터 수집
대화 로그 데이터의 완벽한 수집 및 분석
고가용성 보장
24/7 안정적인 서비스 운영 환경
AI 코어 및 RAG 구축 역량
SyncCrawl은 LangChain4j와 Playwright MCP를 통합하여 RAG 기반 지식 구축을 지원하는 엠파시의 핵심 솔루션입니다. 챗봇의 핵심 요구사항인 데이터 수집 및 전처리 파이프라인 구축과 RAG 인프라 및 검색 엔진 구축은 엠파시가 효성 프로젝트에서 입증한 AI 기반 스마트 크롤링/RAG 기술과 코리안리 프로젝트에서 적용한 LangChain 기반 Agent, Vector DB 구축 경험을 통해 완벽하게 구현 가능합니다.
01
데이터 수집 및 전처리
유튜브, 강의 등 비정형 데이터를 체계적으로 수집하고 AI 학습에 최적화된 형태로 전처리
02
임베딩 및 벡터화
한국어 특화 모델을 활용하여 의미 있는 청크로 분리하고 벡터로 변환
03
Vector DB 구축
지식 기반을 영속적으로 저장하고 시맨틱 검색이 가능한 데이터베이스 구축
04
RAG 파이프라인 통합
LangChain4j 기반으로 검색과 생성을 통합한 지능형 질의응답 시스템 완성
검증된 AI 프로젝트 수행 경험
엠파시는 다수의 엔터프라이즈 AI 프로젝트를 성공적으로 수행한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실전 경험은 본 프로젝트의 성공적인 수행을 위한 강력한 기반이 됩니다.
효성 AI 기반 스마트 크롤링 시스템
LangChain4j, RAG, LLM, Playwright MCP 기술을 통합하여 대규모 데이터 수집 및 처리 시스템 구축. 비정형 데이터를 지능적으로 수집하고 분석하는 핵심 기술 확보
LG전자/LG화학 LLM 기반 데이터 포털
대규모 엔터프라이즈 환경에서 LLM을 활용한 지능형 데이터 검색 및 분석 플랫폼 구축. 실무 환경에서의 RAG 시스템 안정성 검증
코리안리 LangChain 기반 Agent 시스템
Vector DB 구축 및 LangChain Agent를 활용한 복잡한 업무 자동화 시스템 개발. AI 에이전트의 지속적인 평가 및 개선 루프 구현 경험
Quasar 및 Sync Admin: 혁신적인 UI/UX 개발 역량
Sync Admin: 레고처럼 조립하는 관리자 화면
복잡한 관리자 대시보드와 대화 로그 모니터링 화면을 SyncAdmin의 재사용 가능한 컴포넌트를 활용하여 레고 조립하듯이 빠르게 구축합니다.
  • 드래그 앤 드롭 방식의 차트 및 리포트 구성
  • 사전 구축된 UI 컴포넌트 라이브러리
  • 일관된 디자인 시스템 적용
  • 개발 생산성 혁신적 향상
Quasar: 크로스플랫폼 개발의 미래
Vue.js 기반 Quasar 프레임워크를 통해 단일 코드베이스로 다양한 플랫폼을 지원합니다.
PC Web
반응형 웹 애플리케이션
PWA
프로그레시브 웹앱
Mobile
네이티브 모바일 앱
Desktop
Electron 키오스크 앱
본 프로젝트의 주요 지원 디바이스는 PC Web이지만, Quasar의 크로스플랫폼 역량은 향후 교육 환경 확장 시 다양한 플랫폼 대응에 유리한 잠재적 경쟁력을 제공합니다.
SyncEta: AI 기반 테스트 자동화의 혁신
SyncEta는 AI를 활용하여 테스트케이스 생성, 실행, 분석 과정을 지능적으로 수행함으로써 소프트웨어 품질을 극대화하고 개발 효율성을 높이는 핵심 도구입니다.
효율성 극대화
SyncEta는 LLM 기반으로 녹화된 시나리오를 분석하여 사람이 읽기 쉬운 자연어 기반의 Excel 테스트케이스를 자동으로 생성합니다.
80%
테스트케이스 작성 시간 단축
AI 기반 자동 생성으로 극적인 시간 절감
30%
QA 리소스 절감
효율적인 테스트 프로세스로 인력 최적화
품질 보증
AI 기반으로 일관된 품질을 유지하고 인적 실수를 방지하여, AI 코어의 잦은 변경에도 불구하고 제품의 신뢰도를 제고합니다.
자동화된 회귀 테스트
코드 변경 시 자동으로 전체 테스트 수행
일관된 품질 기준
AI 기반 평가로 객관적인 품질 검증
지속적인 개선
테스트 결과 분석을 통한 프로세스 최적화
AI 코어 개발: 데이터 수집 및 전처리 파이프라인
비정형 전문 지식 콘텐츠를 AI가 학습할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 것이 첫 번째 핵심 단계입니다.
원천 데이터 수집
SyncCrawl 기술 기반으로 유튜브 링크, 강의 스크립트, 교육 자료 등 다양한 형태의 콘텐츠를 체계적으로 수집합니다. Playwright MCP를 활용한 지능형 크롤링으로 동적 콘텐츠도 완벽하게 수집합니다.
문서 분할 및 청킹
LangChain4j의 DocumentSplitter를 사용하여 수집된 데이터를 의미 있는 작은 단위(Chunk)로 분리합니다. 문맥을 유지하면서도 검색 효율성을 최대화하는 최적의 청크 크기를 적용합니다.
임베딩 변환
한국어 특화 임베딩 모델을 활용하여 텍스트를 고차원 벡터로 변환합니다. 의미적 유사성을 정확하게 포착할 수 있는 임베딩 공간을 구성합니다.
품질 검증 및 최적화
변환된 데이터의 품질을 검증하고, AI 학습 최적화를 위한 후처리를 수행합니다. 메타데이터 추가 및 인덱싱을 통해 검색 정확도를 향상시킵니다.

기술 스택: SyncCrawl (LangChain4j, Playwright), Python Scripts, SyncBoot 플랫폼
핵심 가치: AI 학습에 최적화된 구조화된 데이터 확보로 LLM의 추론 정확성 극대화
RAG 인프라 및 검색 엔진 구축
벡터 데이터베이스 구축
임베딩된 데이터를 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장하여 지식 기반을 구축합니다. 영속성이 보장되고 대규모 데이터 처리가 가능한 DB를 선택합니다.
검토 대상 Vector DB
  • Weaviate: 확장성과 속도가 뛰어난 오픈소스 벡터 DB
  • Qdrant: 고성능 시맨틱 검색에 최적화
  • FAISS: 대규모 벡터 검색을 위한 메타 솔루션
프로젝트 요구사항과 예상 데이터 규모를 고려하여 최적의 솔루션을 선정합니다.
시맨틱 검색 엔진
사용자의 질문을 임베딩한 후, Retriever가 시맨틱 검색을 수행하여 가장 유사한 지식 조각을 찾아냅니다.
검색된 컨텍스트를 LLM에 주입하여 LLM의 환각(Hallucination) 방지 및 맥락 기반의 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성합니다.
고속 검색
밀리초 단위의 빠른 유사도 검색
높은 정확도
의미 기반 정확한 컨텍스트 추출
확장성
데이터 증가에 따른 선형적 성능 유지
AI 모델 서빙 API 개발
개발된 AI 코어(챗봇 엔진)를 SyncBoot 기반의 백엔드 서비스에 통합하여, RESTful API로 안전하고 안정적으로 외부 애플리케이션에 제공합니다.
1
API 엔드포인트 설계
RESTful 원칙에 따른 직관적이고 확장 가능한 API 구조 설계. 질의응답, 대화 이력 조회, 피드백 수집 등 핵심 기능을 명확한 엔드포인트로 분리합니다.
2
인증 및 보안
SyncBoot의 통합 인증 시스템을 활용한 안전한 API 접근 제어. JWT 기반 토큰 인증, Rate Limiting, API 키 관리 등을 통해 보안성을 강화합니다.
3
고가용성 환경
로드 밸런싱, 헬스 체크, 자동 복구 메커니즘을 통한 24/7 안정적인 서비스 제공. SyncBoot의 E2E 솔루션으로 모니터링과 장애 대응을 자동화합니다.
4
성능 최적화
캐싱 전략, 비동기 처리, 커넥션 풀 관리를 통한 응답 속도 최적화. 평균 3초 이내의 빠른 응답 속도 목표를 달성합니다.

목표 성능 지표: 평균 응답 시간 3초 이내, 동시 접속 1,000명 이상 처리, 99.9% 가용성 보장
문체 재현을 위한 파인튜닝 전략
개인화된 AI 어시스턴트
특정 교수의 화법, 용어, 설명 방식 등을 모사하도록 기반 LLM에 대한 파인튜닝을 수행합니다. 이를 통해 단순한 지식 전달을 넘어, 교수의 고유한 교육 철학과 스타일이 담긴 대화를 구현합니다.
파인튜닝 프로세스
  1. 데이터 준비: 교수별 특징적인 표현과 용어가 담긴 고품질 학습 데이터 구축
  1. 모델 선정: Mistral, Mixtral 등 파인튜닝이 용이한 오픈소스 LLM 활용
  1. 학습 및 검증: 소량의 데이터로도 효과적인 LoRA 기법 적용
  1. 품질 평가: 교수진의 직접 검증을 통한 문체 재현도 평가
지속적인 평가 및 개선
코리안리 사례와 같이 LLM 기반 추론 결과에 대한 지속적인 평가 및 개선 루프를 구현합니다.
사용자 대화
품질 평가
개선점 도출
모델 업데이트

논의 필요 항목: 파인튜닝 범위(전체 교수진 vs 특정 교수), 학습 데이터 확보 방안, 품질 평가 기준 등은 고객사와의 협의를 통해 구체화합니다.
챗봇 UI 위젯 개발
Vue.js 및 Quasar 기반으로 직관적인 대화형 인터페이스 위젯을 개발합니다. 위젯은 기존 웹사이트에 쉽게 삽입 가능한 형태로 구현되며, PC Web 환경에 최적화된 반응형 디자인을 적용합니다.
핵심 UI 기능
실시간 대화 인터페이스
메신저 스타일의 직관적인 대화 창. 사용자 메시지와 AI 응답을 명확히 구분하여 표시하며, 타이핑 애니메이션으로 자연스러운 대화감을 제공합니다.
멀티미디어 콘텐츠 지원
텍스트 응답과 함께 이미지, 링크, 관련 강의 영상 등을 표시할 수 있는 리치 콘텐츠 렌더링 기능을 제공합니다.
추천 질문 기능
사용자가 쉽게 대화를 시작할 수 있도록 자주 묻는 질문이나 추천 토픽을 제시합니다.
기술적 특장점
단일 코드베이스
Quasar의 크로스플랫폼 특성으로 향후 모바일 확장 용이
손쉬운 통합
간단한 스크립트 태그로 기존 웹사이트에 삽입 가능
반응형 디자인
다양한 화면 크기에서 최적의 UX 제공
접근성 준수
WCAG 2.1 기준을 충족하는 접근성 구현
통계 대시보드 및 로그 모니터링
관리자 페이지는 SyncAdmin의 모듈화된 컴포넌트를 활용하여 개발합니다. 일별/주별/월별 사용자 수, 질의응답 빈도, 주요 키워드 등의 핵심 지표를 데이터 시각화 기능을 통해 직관적으로 제공합니다.
사용자 통계
일별/주별/월별 활성 사용자 수, 신규 사용자 추이, 재방문율 등 핵심 사용자 지표를 실시간으로 모니터링합니다. 시간대별 접속 패턴 분석을 통해 서버 리소스를 최적화합니다.
질의응답 분석
가장 많이 질문된 토픽, 평균 대화 길이, 답변 만족도 등을 분석하여 콘텐츠 개선 방향을 제시합니다. 답변하지 못한 질문을 수집하여 지식 베이스 확장에 활용합니다.
키워드 트렌드
주요 검색 키워드와 트렌드를 워드 클라우드와 시계열 그래프로 시각화합니다. 교육 관심사의 변화를 파악하여 커리큘럼 개선에 활용할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
대화 로그는 SyncBoot의 통합 로그 센터(ELK)를 통해 중앙 집중식으로 모니터링되며, 실시간 로그 검색, 필터링, 이상 패턴 감지 등의 기능을 제공합니다.
애자일 스크럼반(Scrumban) 개발 방법론
본 AI 챗봇 개발 프로젝트는 AI 모델의 반복적인 학습 및 평가 루프와 프론트엔드/백엔드 시스템 구축이 혼재되어 있으므로, 흐름 최적화와 민첩성을 극대화하는 애자일 스크럼반(Scrumban) 방법론을 적용합니다.
스크럼반이란?
스크럼반은 스크럼의 구조(역할, 백로그)와 칸반의 흐름 관리 방식(WIP 제한, Pull 시스템)을 결합한 하이브리드 방법론입니다.
이를 통해 잦은 요구사항 변경 (AI 성능 개선 피드백)에도 빠르게 적응하며, 최적화된 흐름으로 프로젝트를 진행합니다.
핵심 원칙
WIP 제한
동시 진행 작업 수를 제한하여 멀티태스킹 방지
Pull 시스템
팀원이 준비되었을 때 작업을 가져오는 자율적 방식
지속적 흐름
작업이 끊김없이 흐르도록 병목 지점 제거
데이터 기반 개선
메트릭을 측정하고 분석하여 프로세스 최적화
스크럼반 핵심 적용 방안
WIP (Work In Progress) 제한
동시에 진행 중인 작업 수를 엄격히 제한하여 팀의 멀티태스킹과 품질 저하를 방지합니다. "Stop starting, start finishing" 철학을 유지하여 완료에 집중합니다. 각 단계별로 최대 동시 진행 가능한 작업 수를 정의하고, 이를 초과하지 않도록 관리합니다.
목적: 작업 흐름 안정화 및 품질 집중. 병목 지점을 조기에 발견하고 해소하여 전체 프로젝트 속도를 향상시킵니다.
Pull 시스템 및 Replenishment
팀원이 처리 가능할 때 Ready 상태의 작업을 스스로 Pull하여 시작합니다. 주기적 리필 미팅을 통해 Backlog에서 우선순위가 높은 작업을 Ready 상태로 채웁니다. 이를 통해 각 팀원이 자신의 역량과 상황에 맞는 작업을 선택할 수 있습니다.
목적: 자율성 기반의 생산성 극대화. 팀원의 동기부여와 책임감을 높이고, 작업 배분의 효율성을 개선합니다.
명확한 Definition 기준
DoR (Definition of Ready) 체크리스트(요구사항 명확성, 리소스 확보, 의존성 해결)를 통과한 작업만 Ready로 이동시키고, DoD (Definition of Done) (기능 구현, 테스트 통과, 코드 리뷰 완료, 배포 완료)를 충족해야 Done으로 이동시켜 품질을 보장합니다.
목적: 품질 보장 및 프로세스 투명성 확보. 모호성을 제거하고 일관된 품질 기준을 유지합니다.
메트릭 기반 개선
사이클 타임 (작업 시작부터 완료까지 소요 시간)과 처리량 (일정 기간 완료한 카드 수)을 지속적으로 측정하여, 데이터 기반으로 AI 성능 개선 피드백 반영 및 개발 프로세스를 지속적으로 개선합니다.
목적: 예측 가능성 개선 및 흐름 최적화. 객관적 데이터를 바탕으로 한 의사결정으로 프로젝트 리스크를 최소화합니다.
추진 일정 계획: 4단계 240일
본 프로젝트는 예상 기간 240일을 기준으로 AI 코어의 반복 학습 및 검증에 중점을 두고 4단계로 나누어 진행합니다.
1
1단계: 분석 및 상세 기획
50일
상세 기획 및 요구사항 정의, AI 학습 원천 데이터 수집 및 분석, DB/RAG 아키텍처 설계, UI/UX 디자인 가이드 수립
2
2단계: 플랫폼 및 코어 개발
90일
SyncBoot 기반 백엔드 구축, 데이터 파이프라인 개발, RAG 인프라 구축, 챗봇 UI 및 Admin 개발
3
3단계: AI 학습 및 통합
70일
LLM 파인튜닝, API 성능 튜닝, SyncEta 회귀 테스트, 통계 대시보드 완성
4
4단계: 안정화 및 이행
30일
성능 최적화, 보안 점검, 데이터 이행, 사용자 교육 및 매뉴얼 작성
1단계: 분석 및 상세 기획 (50일)
주요 활동
01
요구사항 정의
고객사와의 심층 인터뷰를 통해 상세 요구사항 도출 및 문서화
02
데이터 수집 및 분석
AI 학습 원천 데이터(유튜브, 강의) 수집 및 품질 분석
03
아키텍처 설계
DB/RAG 아키텍처 및 시스템 전체 구조 설계
04
UI/UX 설계
디자인 가이드 수립 및 화면 설계 완료
주요 산출물
  • 상세 요구사항 정의서
  • 시스템 아키텍처 설계서
  • 데이터베이스 스키마 설계서
  • RAG 파이프라인 설계서
  • UI/UX 디자인 가이드
  • 화면 설계서 (Wireframe & Mockup)
  • 프로젝트 관리 계획서
  • 리스크 관리 계획서
적용 방법론
Scrumban Backlog/Ready 단계 적용, DoR(Definition of Ready) 체크리스트 확인을 통해 다음 단계로의 원활한 전환을 보장합니다.
2단계: 플랫폼 및 코어 개발 (90일)
가장 많은 개발 리소스가 투입되는 핵심 구현 단계입니다. SyncBoot 플랫폼 기반으로 안정적인 백엔드를 구축하고, AI 코어를 개발합니다.
백엔드 API 및 인프라 구축
SyncBoot 기반으로 견고한 백엔드 API 서버를 구축합니다. RESTful API 설계 및 구현, 인증/인가 시스템 통합, 데이터베이스 스키마 구현, CI/CD 파이프라인 구축을 완료합니다.
데이터 수집/전처리 파이프라인
SyncCrawl 기술을 활용하여 유튜브 및 강의 데이터를 자동으로 수집하는 파이프라인을 개발합니다. 텍스트 추출, 청킹, 임베딩 변환 등 전처리 프로세스를 자동화합니다.
RAG 인프라 구축
벡터 데이터베이스 선정 및 구축, 임베딩 모델 통합, 시맨틱 검색 엔진 개발, LangChain4j 기반 RAG 파이프라인 구현을 완료합니다.
챗봇 UI 및 Admin 개발
Quasar 기반 챗봇 UI 위젯 개발, SyncAdmin을 활용한 관리자 대시보드 핵심 기능 구현, 반응형 디자인 적용, API 통합 테스트를 진행합니다.

적용 방법론: 스크럼반 Pull 시스템 적용으로 팀원들이 자율적으로 작업을 선택하며, WIP 제한을 통해 품질에 집중합니다.
3단계: AI 학습, 검증 및 시스템 통합 (70일)
AI 모델을 최적화하고 전체 시스템을 통합하여 안정성을 검증하는 단계입니다. SyncEta를 활용한 자동화된 테스트로 개발 효율성을 극대화합니다.
AI 학습 및 최적화
LLM 파인튜닝
교수별 문체 재현을 위한 파인튜닝 수행 및 검증
성능 튜닝
AI 모델 서빙 API 응답 속도 최적화 및 부하 테스트
안정성 검증
다양한 시나리오에 대한 AI 응답 품질 검증
테스트 및 통합
SyncEta를 활용하여 전 기능에 대한 회귀 테스트를 자동화합니다. AI 기반 테스트케이스 생성으로 테스트 시간을 80% 단축하며, 지속적인 통합(CI) 환경에서 자동 테스트를 실행합니다.
완성도 향상
대화 로그 모니터링 시스템 구축, 통계 대시보드 완성, 실시간 알림 기능 추가, 사용자 피드백 수집 메커니즘 구현을 통해 시스템 완성도를 높입니다.

적용 방법론: Retrospective 미팅을 통한 지속적 개선, DoD 충족 여부 엄격한 검증
4단계: 안정화 및 이행 (30일)
시스템을 운영 환경에 안정적으로 배포하고, 사용자와 관리자가 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 최종 단계입니다.
시스템 성능 최적화
실제 운영 환경에서의 성능 모니터링 및 병목 지점 개선. 데이터베이스 쿼리 최적화, 캐싱 전략 적용, 리소스 사용량 최적화를 통해 평균 응답 시간 3초 이내 목표를 달성합니다.
보안 취약점 점검
OWASP Top 10 기준 보안 취약점 스캔, 침투 테스트 수행, 개인정보 보호 정책 적용, SSL/TLS 인증서 설정 등 보안 강화 작업을 완료합니다.
데이터 이행 및 환경 안정화
개발 환경에서 운영 환경으로의 최종 데이터 이행, 백업 및 복구 절차 수립, 모니터링 시스템 가동, 장애 대응 프로세스 정립을 완료합니다.
교육 및 문서화
사용자 가이드, 관리자 매뉴얼, 시스템 운영 가이드, API 문서 작성을 완료하고, 관리자 대상 교육을 실시합니다. FAQ 및 트러블슈팅 가이드를 제공합니다.
DoD 충족 여부 최종 검증 및 사이클 타임 분석을 통해 프로젝트 성과를 평가하고, 향후 개선 방향을 도출합니다.
시스템 아키텍처: AI Assistant 통합 플랫폼
본 시스템은 교수진의 지식 기반 AI 챗봇이 안정적으로 운영되고, 향후 서비스 확장이 용이한 계층형 구조로 설계됩니다.
Presentation Layer
챗봇 UI 위젯, 관리자 웹 포털, 통계 대시보드 - Quasar/Vue.js 기반
Application Layer
AI 모델 서빙 API, 데이터 전처리 서비스, 인증/인가, 로깅 - SyncBoot 기반
AI Service Layer
RAG 서비스, LLM 게이트웨이, LangChain4j Orchestration
Data & Knowledge Layer
벡터 데이터베이스, 메타 데이터 관리, Raw 데이터 스토리지
Platform & Foundation
CI/CD Pipeline, Logging & Monitoring, Infrastructure - SyncBoot E2E
Presentation Layer: 사용자 접점
구성 요소
챗봇 UI 위젯
PC Web에 최적화된 대화형 인터페이스. 기존 웹사이트에 간편하게 통합 가능한 위젯 형태로 제공
관리자 웹 포털
시스템 설정, 사용자 관리, 콘텐츠 관리 등을 수행하는 통합 관리 인터페이스
통계 대시보드
사용 현황, 성능 지표, 키워드 트렌드 등을 시각화하여 제공하는 분석 도구
기술 스택 및 특장점
Quasar/Vue.js 기반으로 직관적인 사용자 인터페이스를 개발합니다. SyncAdmin 컴포넌트로 관리자 UI를 신속하게 구축하여 개발 생산성을 극대화합니다.
반응형 디자인
다양한 화면 크기 최적화
컴포넌트 재사용
개발 시간 단축
직관적 UX
사용자 학습 곡선 최소화
Application Layer: 비즈니스 로직 처리
SyncBoot 기반의 견고한 Spring Boot 서비스로 구성되며, 시스템의 핵심 비즈니스 로직을 처리합니다.
AI 모델 서빙 API
클라이언트와 AI 서비스 간의 인터페이스를 제공합니다. RESTful API를 통해 질의응답, 대화 이력 관리, 피드백 수집 등의 기능을 제공하며, 평균 3초 이내의 빠른 응답을 보장합니다.
데이터 전처리 서비스
원천 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 변환합니다. 텍스트 추출, 청킹, 임베딩 생성 등의 전처리 작업을 수행하며, 배치 및 실시간 처리 모두 지원합니다.
인증/인가 서비스
SyncBoot의 통합 인증 시스템을 통해 관리자 및 사용자의 접근을 제어합니다. JWT 기반 토큰 인증, 역할 기반 권한 관리(RBAC), 세션 관리 기능을 제공합니다.
로깅 서비스
시스템 전반의 로그를 중앙 집중식으로 수집하고 관리합니다. ELK 스택을 활용하여 실시간 로그 모니터링, 검색, 분석 기능을 제공하며, 이상 패턴 감지 및 알림 기능을 지원합니다.
AI Service Layer: 지능형 처리 엔진
RAG 서비스
Retrieval-Augmented Generation의 핵심 로직을 담당합니다. 사용자 질문을 임베딩으로 변환하고, Vector DB에서 관련 지식을 검색한 후, LLM에 컨텍스트로 제공하여 정확한 답변을 생성합니다.
1
Query Embedding
사용자 질문 벡터화
2
Semantic Search
유사 지식 검색
3
Context Injection
LLM 컨텍스트 제공
4
Response Generation
최종 답변 생성
LLM 게이트웨이 및 Orchestration
LangChain4j Agent를 활용하여 복잡한 RAG 흐름을 오케스트레이션합니다. 다양한 LLM 모델을 통합 관리하고, 요청에 따라 최적의 모델을 선택하여 사용합니다.
주요 기능
  • 멀티 모델 지원 및 라우팅
  • 프롬프트 템플릿 관리
  • 응답 캐싱 및 최적화
  • AI Trace 정보 체계적 기록
  • 에러 핸들링 및 Fallback
LangChain4j의 강력한 추상화를 통해 향후 새로운 LLM 모델 추가 시에도 최소한의 변경만으로 통합이 가능합니다.
Data & Knowledge Layer: 지식의 저장소
AI 시스템의 지식 기반을 구성하는 핵심 계층입니다. 비정형 원천 데이터를 체계적으로 저장하고 관리합니다.
벡터 데이터베이스 (Vector DB)
임베딩된 지식을 저장하고 시맨틱 검색을 제공하는 핵심 저장소입니다. Weaviate, Qdrant, FAISS 등 영속성이 보장되고 대규모 데이터 처리가 가능한 솔루션 중 프로젝트 요구사항에 최적인 것을 선택합니다. 수백만 개의 벡터에 대해 밀리초 단위의 검색 성능을 제공합니다.
메타 데이터 관리
사용자 정보, 대화 이력, 피드백, 시스템 설정 등 구조화된 데이터를 관리합니다. SyncBoot와 연동된 MySQL/PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스를 활용하며, 트랜잭션 무결성과 데이터 일관성을 보장합니다.
Raw 데이터 스토리지
유튜브 영상, 강의 자료, 문서 등 원본 콘텐츠를 저장하는 오브젝트 스토리지입니다. S3 호환 스토리지를 활용하여 안전하고 확장 가능한 데이터 보관 환경을 제공합니다. 필요 시 원본 데이터로 재처리가 가능하도록 백업 정책을 수립합니다.
Platform & Foundation: 안정적인 운영 기반
SyncBoot의 E2E (End-to-End) 솔루션을 활용하여 개발부터 운영까지 전 과정을 지원하는 견고한 플랫폼 인프라를 구축합니다.
CI/CD Pipeline
Git 기반 소스 관리, 자동화된 빌드 및 테스트, 단계별 배포 전략(Dev → Staging → Production)을 통해 안정적이고 빠른 배포 프로세스를 구현합니다.
Logging & Monitoring
ELK 스택을 활용한 중앙 집중식 로그 관리, Prometheus + Grafana를 통한 실시간 성능 모니터링, 임계치 기반 알림 시스템으로 장애를 사전에 감지하고 신속하게 대응합니다.
Infrastructure
컨테이너 기반 배포(Docker, Kubernetes), 로드 밸런싱 및 오토 스케일링, 백업 및 재해 복구 계획을 통해 고가용성 환경을 구축하고 24/7 안정적인 서비스를 제공합니다.
Security
네트워크 보안(방화벽, VPN), 데이터 암호화(전송/저장), 정기적인 보안 패치 및 취약점 스캔을 통해 엔터프라이즈급 보안 수준을 유지합니다.
핵심 기술 스택 총정리
검증되고 안정적인 기술 스택을 선택하여 프로젝트 리스크를 최소화하고 개발 효율성을 극대화합니다.
경쟁 우위 #1: 검증된 엔터프라이즈 AI 경험
엠파시는 단순한 프로토타입이 아닌, 실제 업무 환경에 적용된 엔터프라이즈급 AI 시스템을 다수 구축한 경험을 보유하고 있습니다.
실전 검증된 기술력
3+
대기업 AI 프로젝트
효성, LG전자, LG화학, 코리안리 등
100%
프로젝트 성공률
모든 프로젝트 성공적 완료
효성의 스마트 크롤링 시스템 구축을 통해 LangChain4j, RAG, LLM을 통합한 실전 경험을 확보했습니다. 이는 대규모 비정형 데이터를 지능적으로 처리하는 핵심 기술력을 입증합니다.
LG전자와 LG화학의 LLM 기반 데이터 포털 구축 경험은 엔터프라이즈 환경에서 RAG 시스템의 안정성과 확장성을 보장할 수 있는 근거가 됩니다.
코리안리 프로젝트를 통해 LangChain Agent 및 Vector DB 구축 경험을 축적했으며, AI 시스템의 지속적인 평가 및 개선 루프를 성공적으로 구현했습니다.
경쟁 우위 #2: Sync 플랫폼의 개발 효율성
엠파시는 자체 개발한 Sync Series를 활용하여 개발 생산성을 혁신적으로 향상시킵니다. 이는 다른 개발 업체가 모방할 수 없는 독보적인 경쟁력입니다.
프론트엔드 개발 효율
SyncAdmin을 통해 복잡한 관리자 대시보드를 레고 조립하듯이 빠르게 구축합니다.
70%
개발 시간 단축
재사용 가능한 컴포넌트 활용
50%
코드량 감소
중복 코드 최소화
Quasar 프레임워크의 단일 코드베이스 특성으로 향후 다양한 플랫폼(모바일, 데스크톱) 확장이 용이합니다.
백엔드 개발 견고성
SyncBoot는 검증된 오픈소스로 구성되어, 미션 크리티컬한 AI 서빙 API를 최단 시간 내에 안정적으로 구축합니다.
E2E 솔루션
CI/CD, 모니터링, 로깅 통합 제공
검증된 아키텍처
Spring Boot/Cloud 기반 엔터프라이즈급
빠른 구축
설계부터 검증까지 최단 시간
경쟁 우위 #3: AI 기반 품질 보증 체계
SyncEta
다른 개발 업체들이 수동 또는 단순 스크립트 기반 테스트에 머무는 것과 달리, 엠파시는 SyncEta를 통해 AI 기반 테스트 자동화를 구축합니다.
혁신적인 테스트 프로세스
LLM이 녹화된 시나리오를 분석하여 자연어 기반의 Excel 테스트케이스를 자동으로 생성합니다. 이는 다음과 같은 혁신적인 효과를 가져옵니다:
  1. 작성 시간 80% 단축: 수작업으로 며칠 걸리던 테스트케이스 작성이 몇 시간으로 단축
  1. QA 리소스 30% 절감: 반복적인 수작업 최소화로 인력을 전략적 업무에 투입
  1. 일관된 품질: AI 기반 생성으로 인적 실수 방지
  1. 지속적인 검증: 코드 변경 시 자동 회귀 테스트 수행
프로젝트 성공의 핵심
240일의 개발 기간 동안 AI 모델은 지속적으로 업데이트되고 개선됩니다. 이러한 변경사항마다 수동으로 테스트를 수행한다면 개발 속도가 크게 저하됩니다.
개발 속도
빠른 반복 주기
품질 보증
자동화된 검증
비용 절감
QA 리소스 최적화
SyncEta는 이러한 딜레마를 해결하여 속도와 품질을 동시에 확보하는 핵심 경쟁력입니다.
경쟁 우위 #4: 민첩한 개발 관리 (스크럼반)
애자일 스크럼반 방법론을 통해 AI 모델의 반복적인 최적화 요구사항과 개발 중 발생하는 병목 현상에 민첩하고 유연하게 대응합니다.
WIP 제한
멀티태스킹 방지로 품질에 집중
Pull 시스템
자율적 작업 선택으로 동기부여
최적화된 흐름
병목 제거로 전체 속도 향상
메트릭 기반
데이터로 의사결정
지속적 개선
Retrospective로 프로세스 진화
명확한 기준
DoR/DoD로 품질 보장

실전 경험: 엠파시는 다수의 AI 프로젝트에서 스크럼반을 성공적으로 적용하여 예측 가능한 일정 관리와 높은 품질을 동시에 달성한 경험을 보유하고 있습니다.
엠파시, 최고의 파트너인 이유
검증된 기술 + 효율적인 플랫폼 + AI 기반 품질
엠파시의 Sync 플랫폼과 검증된 AI 구축 역량은 교수진의 전문 지식을 살아 숨 쉬는 혁신적인 AI 챗봇 서비스로 전환할 수 있는 가장 효율적이고 견고한 파트너입니다.
1
2
3
4
5
1
검증된 기술력
2
Sync Series 효율성
3
AI 기반 품질 보증
4
민첩한 개발 방법론
5
240일 내 완성된 서비스
이는 마치 잘 설계된 공장 라인이 원자재(비정형 지식)를 투입해 최종 제품(지능형 챗봇)을 빠르고 안정적으로 생산하는 것과 같습니다.
기대 효과 및 비전
교육 혁신
24/7 학습 지원
시간과 장소에 구애받지 않고 교수진의 전문 지식에 접근할 수 있어 학습 기회가 극대화됩니다.
개인화된 교육
각 학습자의 질문 패턴과 수준에 맞는 맞춤형 답변으로 학습 효과를 높입니다.
확장 가능성
교수진 한 명의 지식이 무한대의 학생들에게 동시에 전달될 수 있습니다.
운영 효율화
70%
반복 질문 감소
교수진의 행정 부담 경감
3X
지식 활용도 증가
기존 콘텐츠의 가치 극대화
향후 발전 방향
본 프로젝트는 단순한 챗봇 구축을 넘어, 대학의 지식 자산을 디지털화하고 AI를 통해 활용하는 지식 경영 플랫폼으로 발전할 수 있는 기반을 마련합니다. 향후 음성 인터페이스, 멀티모달 학습, 협업 기능 등으로 확장이 가능합니다.
엠파시와 함께 교육의 미래를 만들어갑니다
제안 요약
240일 개발 기간
체계적인 4단계 프로세스
Sync Series 활용
검증된 플랫폼으로 효율성 극대화
엔터프라이즈 AI 경험
대기업 프로젝트 수행 역량
AI 기반 품질 보증
SyncEta로 속도와 품질 동시 확보
엠파시의 약속
엠파시는 단순히 기술을 제공하는 것을 넘어, 고객사의 교육 혁신 파트너로서 함께 성장하겠습니다.
교수진의 소중한 지식이 더 많은 학습자들에게 전달되고, 시공간의 제약 없이 누구나 양질의 교육을 받을 수 있는 미래를 만들어가겠습니다.
혁신
최신 AI 기술 적용
신뢰
검증된 경험과 역량
협력
고객과 함께 성장
엠파시와 함께 교육의 미래를 만들어갑니다.
문의: poh@empas.com | www.empas.com