WIZnet Chatbot 구축 개발 Process

 

1. 기획 및 요구사항 분석 - 완료

• 목표 설정: 챗봇의 주요 기능, 성능 목표, 사용자 경험 목표 설정.
• 요구사항 분석: 기존 ChatBase 시스템의 문제점과 개선점을 분석하여 새로운 챗봇 시스템의 요구사항 도출.

2. 기술 리서치 및 도구 선정 - 완료

• 기술 조사: LLM, RAG, Vector DB 등 관련 기술 조사 및 최신 AI 연구 동향 파악.
• 도구 및 플랫폼 선정: 개발에 사용할 언어, 프레임워크, 라이브러리, 데이터베이스 시스템 결정.

3. 아키텍처 설계 - 시스템 아키텍처 설계 완료

• 시스템 아키텍처 설계: 챗봇의 전체적인 구조, 모듈, 인터페이스 설계.
• 데이터 아키텍처 설계: 데이터 수집, 저장, 처리 방법 설계.

4. 데이터 준비 및 전처리 - 진행중

• 데이터 수집: Forum, Channel Talk, FAQ 등에서 데이터 수집.
• 데이터 전처리: 중복 제거, 정제, 형식 변환 등 데이터 전처리 작업 수행.

5. 개발 단계 - 학습예정

• 백엔드 개발: API 개발, 데이터베이스 통합, 서버 로직 구현.
• AI 모델 개발: LLM 모델 선택 및 튜닝, RAG 구현, 임베딩 방식 결정 및 구현.
• 프론트엔드 개발: UI/UX 디자인, 프론트엔드 개발 및 통합.

6. 테스팅 및 최적화 - 예정

• 단위 테스트: 각 모듈의 기능성 및 안정성 테스트.
• 통합 테스트: 전체 시스템의 통합 테스트 및 버그 수정.
• 성능 최적화: 시스템 성능 최적화 및 사용자 경험 개선.

7. 배포 및 모니터링 - 예정

• 배포: 완성된 시스템을 프로덕션 환경에 배포.
• 모니터링 및 유지보수: 시스템 성능 모니터링 및 필요한 유지보수 수행.

8. 피드백 및 반복 - 예정

• 사용자 피드백 수집: 사용자로부터 피드백 수집.
• 지속적 개선: 피드백을 바탕으로 시스템 개선 및 업데이트 반복.

추가 고려 사항

• 문서화: 개발 과정, 아키텍처, 사용된 기술에 대한 문서화 진행.
• 팀 간 협업: 정기적인 미팅을 통한 진행 상황 공유 및 협업 강화.
• 기술 업데이트: AI 및 챗봇 기술의 최신 동향을 지속적으로 파악하고 적용.