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title: 마음이 - 청소년 공감 AI 챗봇
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💙 마음이 - 청소년 공감 AI 챗봇

LLM과 고급 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 활용하여, 청소년들의 고민을 들어주고 공감해주는 AI 상담 챗봇 '마음이'입니다.

🚀 라이브 데모

https://huggingface.co/spaces/youdie006/simsimi_ai_agent

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👨‍💻 개발자 및 평가자를 위한 가이드

주요 기능 및 기술적 특징

본 프로젝트는 단순한 RAG를 넘어, 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 문제들을 해결하기 위한 고급 기법들을 적용했습니다.

• 하이브리드 ReAct 파이프라인: AI가 스스로 사고하고 행동하는 ReAct 패턴의 구조를 차용하되, Python 코드가 전체 흐름을 제어하여 안정성을 확보했습니다.
• 대화형 쿼리 재작성 (Conversational Query Rewriting): 사용자와의 이전 대화 맥락을 AI가 이해하여, VectorDB 검색에 가장 최적화된 검색어를 동적으로 생성합니다.
• RAG 결과 검증 (Relevance Verification): 검색된 문서가 현재 대화와 정말 관련이 있는지 LLM을 통해 한번 더 검증하여, 관련 없는 정보가 답변에 사용되는 것을 원천적으로 차단합니다.

기술 스택

• Backend: FastAPI, Python
• LLM: OpenAI GPT-4
• VectorDB: ChromaDB
• Embedding Model: jhgan/ko-sbert-multitask
• Deployment: Docker, Hugging Face Spaces

설치 및 실행 방법

1. 저장소 클론 및 환경 설정

   git clone [https://github.com/youdie006/simsimi-ai-agent.git](https://github.com/youdie006/simsimi-ai-agent.git)
   cd simsimi-ai-agent
   # .env 파일 생성 및 OPENAI_API_KEY 설정
   

2. 데이터베이스 구축

   • (이곳에 load_data.py 실행 방법 등 데이터 구축 과정을 설명합니다.)

3. 로컬 실행

   docker-compose up --build
   

   이후 http://localhost:8000 에서 실행을 확인합니다.