1) 문제점
도서관·연구소 내 수많은 공지사항, 규정, 연구보고서 등이 웹, PDF, 개인 메일함 등 다양한 채널에 분산되어 있어 정보 접근이 어려움
파일명 및 위치가 통일되지 않아 동일한 정보라도 검색이 불가능, 반복적인 문의 발생
퇴사나 부서 이동 시 지식 유실이 발생하며, 신입 직원은 기존 정보를 찾는 데 어려움을 겪음

2) 프로젝트 목표
통합 검색 기능 개발: 공지사항, 연구정보, 정책 등 흩어진 문서를 하나의 챗봇 인터페이스로 검색
AI 기반 응답 기능 구축: LLM + 벡터DB를 이용해 문서 내용 기반 자연어 응답 제공
문서 유실 방지 시스템 구현: Supabase 및 SaaS 형태의 중앙 서버에 통합 관리

3) 주안점
Query Rewriting, 시간 인식 기능을 통한 정확한 질의 분석 및 검색 결과 개선
Floating UI + SaaS 플랫폼 설계를 통해 언제 어디서나 접근 가능하도록 구성
학내 인증 기반 접근 제어로 보안 및 개인정보 보호 강화

1) 포트폴리오 소개
서강대학교 연구소 및 로욜라 도서관을 위한 교육 및 공공서비스 특화 AI 에이전트 시스템 구축 프로젝트입니다.
주요 타깃은 대학생, 연구자, 도서관 이용자 및 학내 직원으로,
공지사항, 이용 안내, 학술 자료 질의응답 등 학술 기반의 정보 서비스를 자동화하는 것을 목표로 했습니다.

2) 작업 범위
개발 참여 범위:

AI Agent 시스템 설계
RAG 기반 정보 응답 파이프라인 구축 (n8n + OpenAI + Supabase)
관리자용 자동 공지 정책 시스템 개발
캐릭터 기반 UI 기획 및 연동 (FluentT)
반응형 웹 + 모바일 플로팅 챗 SaaS 인터페이스 구현

지원 환경:

웹 (반응형), 모바일 웹
SaaS 임베드 형태로 다양한 외부 시스템 연동 가능

3) 주요 업무
연구소 및 도서관 정보 자동 응답 챗봇 구축
실시간 공지사항 업데이트 및 정책 알림 기능
캐릭터형 UI 챗봇 인터페이스 및 개인화된 응답 기능
✅ 시간 인식 및 질의 리라이트(Query Rewrite)를 포함한 Advanced RAG 파이프라인
✅ Floating 버튼 기반 챗봇 서비스로 모바일 대응 최적화
사용자의 관심 분야 및 목적 기반의 도서 추천 시스템

4) 주안점
사용자 친화성 강화: FluentT 기반 캐릭터 UI 및 간결한 챗 인터페이스 제공
정보의 실시간성 확보: 웹 크롤링 및 자동 업데이트 시스템 적용
학술기관 특화 정확도 향상: 질의 의도 재작성, 시간 문맥 이해 등 고도화된 RAG 적용
확장 가능성 확보: SaaS 형태로 다른 기관에 적용 가능한 구조 설계
보안 및 개인정보 비노출: OpenAI API 및 Supabase DB 연동 시 암호화 처리 적용