딥러닝 프로젝트 | 개발 기간: 2주 | 개발 인원: 2명(선하라, 유다솔)
- OpenAI의 ChatGPT(gpt-3.5-turbo)를 기반으로 한 챗봇 웹 서비스입니다.
- 사용자의 건강 상태와 기호를 반영하여 음식 메뉴를 추천하고, 사용자 위치를 기반으로 해당 메뉴를 판매하는 식당을 안내합니다.
- 건강 데이터와 음식 재료 데이터를 활용해 Vector DB를 구축하고 RAG를 적용하여 LLM의 환각 문제를 최소화했습니다.
- Prompt Engineering 기법을 적용하여 서비스 최적화를 이루고자 했습니다.
- LangChain의 Agent와 Tool 모듈을 활용해 AI 에이전트 기반 서비스를 구축했습니다.
- LangGraph를 사용해 에이전트의 상태 관리와 플로우 제어를 구현했습니다.
- Flask와 React 기반의 웹 개발 환경을 구축하여 AI 모델을 실제 서비스에 적용했습니다.
git clone https://github.com/azultasul/Foodie-Guide.gitcd back
pip install -r requirements.txt
python app.pycd front
npm install
npm run dev
foodieGuide/
│── back/ # 백엔드(Flask)
│ ├── venv/ # (선택) 가상 환경
│ ├── docs/ # 벡터 DB에 사용되는 txt 파일
│ ├── vector_store/ # FAISS 인덱스 및 chunks 파일
│ ├── app.py # Flask 메인 서버 파일
│ ├── aiagent_model.py # LLM 모델
│ ├── RAG.py # RAG 구현
│ ├── File pre-processing.ipynb # txt 파일 생성을 위한 전처리
│ ├── build_vector_sotre.py # 벡터 DB 빌드
│ ├── requirements.txt # Flask 패키지 리스트
│── front/ # 프론트엔드(React + Vite)
│ ├── public/
│ ├── src/. # React 코드
│ │ ├── api/ # 딥러닝 모델, naver 등 API 파일
│ │ ├── assets/ # style(css)
│ │ ├── components/ # button, listitem 등 컴포넌트 모음
│ │ ├── hooks/ # 커스텀 훅
│ │ ├── pages/ # 메인 페이지 및 서브 페이지
│ │ ├── App.jsx
│ │ ├── main.jsx
│ ├── index.html # Vite 엔트리 파일
│ ├── package.json # Vite 패키지 리스트
│── .gitignore
│── README.md |
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| ⭐ 자동 완성 기능 -사전 저장된 사용자 질의문 자동완성 |
⭐ 일반 대화 기능 - 사용자와 챗봇의 일반 대화 ⭐ 메뉴 추천 대화 기능 - 사용자의 상태 기반의 식단 및 해당 식단을 제공하는 주변 식당 정보 제공 |
⭐ 지도 기능 - 사용자 위치 기반의 식당 정보를 지도로 표시 - 지도에 표시된 식당 정보 제공 |