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프로젝트 배경

1) 문제점
- 중고 자동차 중고 부품 데이터를 업로드하는 사람들이 비 전문가 (폐차장, 재제조 업체 직원들)
- 비 전문가가 데이터를 올바르게 입력하지 않아, 유럽 및 북미 시장에 판매할 수 없음
* 판매하더라도, 반품 및 교환 등의 이슈로 손해가 심함

2) 프로젝트 목표
- 기존 보유한 70만개 중고 부품 데이터를 활용하여, 비 전문가들이 입력한 데이터의 완성도를 높이고 싶음

프로젝트 성과

데이터 생성 시간 효율 증가

기존, 시간당 4개 생성 및 검수 가능했지만
AI 도입 후 시간당 16개 생성 및 검수 가능

Stellantis와 협업 진행

Stellantis Circular Challange 선정

핵심 기능

AI 기반으로 자동차 부품 조회 서비스

사용자가 자신이 알고 있는 중고 부품 데이터를 기입하면, AI가 기존 보유한 데이터를 해당 부분을 검수

프로젝트 상세

[AI] 중고 자동차 데이터 자동 생성 및 분류 LLM 서비스
(1) RAG 구축 및 LLM 연동
- 고객 데이터 전처리 및 임베딩 (국산 자동차 부품 2.5만개)
- 외부 데이터 파이프라인 구축 (매월 100,000개이상 데이터 추가 수집)
- Python, React, Azure로 서비스 개발
- Azure 파트너 가입을 통해 데이터 유출 방지 완료