플러스바카라 게임 사이트 배경
1) 포트폴리오 소개
• 서비스 카테고리: AI, 데이터 수집/분석
• 메인 타깃: 외부 고객의 소리(VOC) 데이터 수집 및 분석이 필요한 기업
• 간략한 소개: 사용자가 자연어 명령을 통해 500여 개의 다양한 웹사이트에서 외부 데이터를 수집하고, RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용해 수집된 데이터를 기반으로 정확하게 검색하고 요약하는 B2B용 지능형 크롤링 시스템입니다.
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2) 작업 범위
• 개발 참여 범위:
◦ 서버(Backend) 개발: Spring Boot 기반 서버 구축, LangChain4j를 활용한 Agent 시스템 및 RAG 시스템 구현.
◦ 데스크톱 애플리케이션(Frontend) 개발: Quasar Framework와 Electron을 사용한 크롤링 설정 관리 UI 및 모니터링 대시보드 개발.
◦ 시스템 아키텍처 설계: 서버와 데스크톱 앱이 REST API로 연동되는 전체 시스템 구조 설계.
• 지원 환경:
◦ 데스크톱 애플리케이션: Electron을 통해 Windows(.exe), macOS(.dmg), Linux(.AppImage) 등 크로스 플랫폼을 지원합니다.
◦ 웹 자동화: Playwright를 통해 Chromium, Firefox, WebKit 등 다중 브라우저 환경에서 작동합니다.
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3) 주요 업무
• 주요 기능 및 페이지:
◦ 자연어 명령 처리 시스템: "네이버 AI 기사 요약해줘"와 같은 사용자의 자연어 요청을 Agent가 분석하여 크롤링, 검색, 요약 등 작업을 자동으로 수행하는 기능을 구현했습니다.
◦ RAG(검색 증강 생성) 기반 질의응답: 수집된 외부 문서를 기반으로 LLM이 부정확한 정보를 생성하는 것을 방지하고, 신뢰성 있는 답변을 생성하는 기능을 구현했습니다. 이를 통해 크롤링한 데이터에 대한 심층 검색 및 요약을 제공합니다.
◦ 지능형 크롤링 엔진: Playwright MCP를 연동하여 텍스트 기반으로 웹 페이지와 상호작용하고, 사이트 구조 변경에 유연하게 대응하는 적응형 크롤링 기능을 구현했습니다.
◦ 크롤링 설정 관리 UI: Quasar와 Electron으로 개발된 데스크톱 앱을 통해 크롤링 대상 사이트, 추출 규칙 등을 시각적으로 설정하고 관리하는 페이지를 개발했습니다.
◦ 실시간 모니터링 대시보드: 크롤링 작업 현황과 수집 데이터 양을 실시간으로 확인할 수 있는 대시보드 페이지를 개발했습니다.
◦ 대화형 설정 및 컨텍스트 관리: 대화 히스토리를 기억(Memory)하여 사용자가 연속적인 대화를 통해 크롤링 설정을 손쉽게 할 수 있도록 지원했습니다.
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4) 주안점
• 500여 개 사이트에 대한 확장성 및 유지보수성: 각기 다른 UI/UX를 가진 다수 사이트에 대응하기 위해, 웹 구조 변경 시에도 유지보수 노력을 최소화할 수 있는 Playwright MCP의 '적응형 크롤링 전략' 및 **'자동화된 선택자 재학습 루프'**를 활용하는 데 중점을 두었습니다.
• RAG를 통한 답변의 정확성 및 신뢰도 향상: LLM이 잘못된 정보를 생성(Hallucination)하는 것을 방지하고, 실제 수집된 문서에 기반하여 신뢰도 높은 답변을 제공하는 RAG 아키텍처 구현에 집중했습니다.
• 사용자 편의성을 위한 통합 인터페이스 제공: 개발자가 아니더라도 쉽게 사용할 수 있도록 자연어 명령 인터페이스와 GUI 기반 데스크톱 설정 애플리케이션을 제공하여 시스템 접근성을 높이는 데 주력했습니다.
• 한국어 자연어 처리 성능 최적화: 수집 데이터가 주로 한국어인 점을 고려하여, Ko-SBERT와 같은 한국어 특화 임베딩 모델을 사용해 검색 및 분석 품질을 높였습니다.
• 서비스 카테고리: AI, 데이터 수집/분석
• 메인 타깃: 외부 고객의 소리(VOC) 데이터 수집 및 분석이 필요한 기업
• 간략한 소개: 사용자가 자연어 명령을 통해 500여 개의 다양한 웹사이트에서 외부 데이터를 수집하고, RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용해 수집된 데이터를 기반으로 정확하게 검색하고 요약하는 B2B용 지능형 크롤링 시스템입니다.
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2) 작업 범위
• 개발 참여 범위:
◦ 서버(Backend) 개발: Spring Boot 기반 서버 구축, LangChain4j를 활용한 Agent 시스템 및 RAG 시스템 구현.
◦ 데스크톱 애플리케이션(Frontend) 개발: Quasar Framework와 Electron을 사용한 크롤링 설정 관리 UI 및 모니터링 대시보드 개발.
◦ 시스템 아키텍처 설계: 서버와 데스크톱 앱이 REST API로 연동되는 전체 시스템 구조 설계.
• 지원 환경:
◦ 데스크톱 애플리케이션: Electron을 통해 Windows(.exe), macOS(.dmg), Linux(.AppImage) 등 크로스 플랫폼을 지원합니다.
◦ 웹 자동화: Playwright를 통해 Chromium, Firefox, WebKit 등 다중 브라우저 환경에서 작동합니다.
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3) 주요 업무
• 주요 기능 및 페이지:
◦ 자연어 명령 처리 시스템: "네이버 AI 기사 요약해줘"와 같은 사용자의 자연어 요청을 Agent가 분석하여 크롤링, 검색, 요약 등 작업을 자동으로 수행하는 기능을 구현했습니다.
◦ RAG(검색 증강 생성) 기반 질의응답: 수집된 외부 문서를 기반으로 LLM이 부정확한 정보를 생성하는 것을 방지하고, 신뢰성 있는 답변을 생성하는 기능을 구현했습니다. 이를 통해 크롤링한 데이터에 대한 심층 검색 및 요약을 제공합니다.
◦ 지능형 크롤링 엔진: Playwright MCP를 연동하여 텍스트 기반으로 웹 페이지와 상호작용하고, 사이트 구조 변경에 유연하게 대응하는 적응형 크롤링 기능을 구현했습니다.
◦ 크롤링 설정 관리 UI: Quasar와 Electron으로 개발된 데스크톱 앱을 통해 크롤링 대상 사이트, 추출 규칙 등을 시각적으로 설정하고 관리하는 페이지를 개발했습니다.
◦ 실시간 모니터링 대시보드: 크롤링 작업 현황과 수집 데이터 양을 실시간으로 확인할 수 있는 대시보드 페이지를 개발했습니다.
◦ 대화형 설정 및 컨텍스트 관리: 대화 히스토리를 기억(Memory)하여 사용자가 연속적인 대화를 통해 크롤링 설정을 손쉽게 할 수 있도록 지원했습니다.
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4) 주안점
• 500여 개 사이트에 대한 확장성 및 유지보수성: 각기 다른 UI/UX를 가진 다수 사이트에 대응하기 위해, 웹 구조 변경 시에도 유지보수 노력을 최소화할 수 있는 Playwright MCP의 '적응형 크롤링 전략' 및 **'자동화된 선택자 재학습 루프'**를 활용하는 데 중점을 두었습니다.
• RAG를 통한 답변의 정확성 및 신뢰도 향상: LLM이 잘못된 정보를 생성(Hallucination)하는 것을 방지하고, 실제 수집된 문서에 기반하여 신뢰도 높은 답변을 제공하는 RAG 아키텍처 구현에 집중했습니다.
• 사용자 편의성을 위한 통합 인터페이스 제공: 개발자가 아니더라도 쉽게 사용할 수 있도록 자연어 명령 인터페이스와 GUI 기반 데스크톱 설정 애플리케이션을 제공하여 시스템 접근성을 높이는 데 주력했습니다.
• 한국어 자연어 처리 성능 최적화: 수집 데이터가 주로 한국어인 점을 고려하여, Ko-SBERT와 같은 한국어 특화 임베딩 모델을 사용해 검색 및 분석 품질을 높였습니다.
바카라 게임 사이트 성과
데이터 정확성 및 신뢰도 100% 확보
RAG 아키텍처를 도입하여 LLM이 임의의 정보를 생성하는 것을 방지하고, 100% 수집된 문서에 기반한 답변만 생성하도록 구현했습니다
업무 생산성 향상
자연어 명령 인터페이스와 GUI 기반 데스크톱 앱을 통해, 기존에 개발자만 가능했던 크롤링 작업을 비개발 직군도 5분 이내에 직접 설정하고 실행할 수 있도록 업무 프로세스를 개선했습니다
개발 기간 단축
Quasar Framework를 활용하여 단일 코드베이스로 Windows, macOS, Linux용 데스크톱 애플리케이션을 동시에 개발함으로써, 플랫폼별 개별 개발 대비 바카라 게임 사이트 기간을 약 40% 단축했습니다
크로스 플랫폼 설정 관리 UI
Quasar와 Electron으로 개발된 데스크톱 앱을 통해 크롤링 설정, 모니터링 대시보드, 사용자 관리 기능을 제공합니다
운영 및 유지보수 비용 절감
Playwright MCP의 '적응형 크롤링 전략'과 '자동화된 선택자 재학습 루프'를 적용하여, 500여 개 사이트의 UI 구조 변경 시 발생하는 수동 개입 및 코드 수정 작업을 80% 이상 감소시킬 것으로 기대
핵심 기능
자연어 명령 기반 자동화 시스템
"네이버 AI 기사 요약해줘"와 같은 사용자 명령을 Agent가 자동으로 분석하고 크롤링, 검색, 요약 작업을 수행하는 시스템을 구축했습니다
RAG 기반 질의응답 시스템
수집된 문서만을 근거로 답변을 생성하여, LLM의 정보 왜곡(Hallucination) 가능성을 원천 차단하고 신뢰도 높은 답변을 제공합니다
지능형 크롤링 엔진
Playwright MCP의 '적응형 크롤링' 및 '자동화된 선택자 재학습' 기능을 도입하여, 웹사이트의 UI/UX 변경 시에도 유지보수 노력을 최소화했습니다
크로스 플랫폼 설정 관리 UI
Quasar와 Electron으로 개발된 데스크톱 앱을 통해 크롤링 설정, 모니터링 대시보드, 사용자 관리 기능을 제공합니다
바카라 게임 사이트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개
- 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발
2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경
- 예시) 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등
- 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등
3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- 예시) 회원등급제 기능, 숙소 추천 로직 구성, GPS 기반 숙소 리스트, 실시간 예약 및 결제 페이지 등
4) 주안점 : 개발 시 중점이 되었던 사항
- 예시) 개인 정보에 대한 보안, 고도화된 예약 프로세스 등
- 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발
2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경
- 예시) 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등
- 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등
3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- 예시) 회원등급제 기능, 숙소 추천 로직 구성, GPS 기반 숙소 리스트, 실시간 예약 및 결제 페이지 등
4) 주안점 : 개발 시 중점이 되었던 사항
- 예시) 개인 정보에 대한 보안, 고도화된 예약 프로세스 등
