PORTFOLIO / CHATBOT & RAGBUILD · OPERATE · IMPROVE

WOON JANG / AI PLATFORM · RAG ENGINEER

사내 AI를 설계하고 운영합니다.

온프레미스 챗봇 구축·운영부터 권한 기반 문서 RAG 설계까지, 업무에 쓰이는 AI 시스템을 만듭니다.

CHATBOT KB-ELEMENT모의 응답 데모
공개 모의 데모: 가상 첨부 문서 요약 질문과 문서 분석 예시 응답. 왼쪽 대화 이력과 하단 입력창.

01 / ON-PREMISE CHATBOT

첨부 문서 기반 추론과 웹 서치, 사내 전용 챗봇

운영 프로젝트

문서·이미지 분석과 웹 리서치를 하나의 대화 화면에 연결합니다. 제한된 GPU 자원에서는 요청 대기열과 실행 제어로 추론을 관리합니다.

사용자에게 보이는 것

모의 응답
확대된 모의 문서 분석 응답: 실제 내용을 읽지 않았다는 안내, 검토 항목 표, 답변 평가.
공개 데모 응답 영역 확대 · 실제 추론 결과 아님
  1. ①입력질문 · 첨부 선택
  2. ②응답스트리밍 표시 · 피드백
  3. ③이력대화별 기록 · 다시 열기

서버에서 처리하는 것

  1. 질문·첨부React
  2. 인증·컨텍스트FastAPI
  3. 요청 대기열PostgreSQL FIFO
  4. 모델 추론SGLang · GLM-5.3 Flash
  5. 스트리밍 응답SSE → React

API ↔ PostgreSQL: 계정 · 대화 · 첨부 · 피드백

운영 소스의 요약 흐름입니다. 공개 데모는 이 서버 경로를 실행하지 않습니다.

02 / PERMISSION-AWARE RAG

중앙 자산화된 사내 기준 DB를 답변 출처로, RAG

설계 기준

승인된 조직 문서를 검색 가능한 지식으로 정리합니다. 사용자의 권한 안에서 근거를 찾고, 답변을 원문 출처에 연결하는 설계입니다.

A. 문서를 지식으로

  1. 승인된 문서반입 승인
  2. 파싱·분할버전 · ACL 연결
  3. 검색 인덱스Qdrant · PostgreSQL

색인된 지식 → 아래의 권한 검색에 사용

B. 질문을 근거 있는 답변으로

  1. 질문·사용자신뢰된 사용자 · 그룹
  2. 권한 내 검색ACL 선필터
  3. 근거 기반 답변부족하면 부족 안내
  4. 원문 출처문서 · 버전 · 기준일
설계 개념도: 승인 문서를 색인하고, 사용자 권한으로 검색한 근거를 답변과 연결합니다. 상세 ERD와 구현 상태는 별도 구성도에서 구분합니다.
가상 형식 예시
질문
출장비 정산에 필요한 서류는?
답변
신청서와 증빙 서류가 필요합니다. [1]
출처
[1] 예시 규정 · v1.0 · p.3
RAG 구성도 보기 ↗

03 / OPERATING EXPERIENCE

운영 경험 기반 설계

팀프로젝트

산업 데이터 파이프라인

처리 구조 요약

  1. 수집·보존Webhook · raw hex
  2. 정규화Converter · InfluxDB
  3. 배치·출력Celery · Avro/GCS
경력 근거·세부 구조 ↗
1인 제품 개발·운영

untamedai.me

제품 운영 루프

  1. 설계·개발Next.js · FastAPI
  2. 배포Cloudflare
  3. 운영·개선세션 · 비용 · 안전
제품 운영 근거 ↗