📝 오르다 (Oreuda) (2025.05 ~ 진행중)

📌 프로젝트 개요

기존 여행 일정 추천 서비스는 대부분 사용자 리뷰 데이터를 기반으로 하기 때문에, 개개인의 취향과 목적에 완전히 맞춘 일정을 추천하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 본 프로젝트는 RAG 기반 파이프라인을 구축해, 기본적인 관광 정보와 벡터 DB를 바탕으로 사용자가 LLM과 대화하면서 자신의 일정과 선호에 최적화된 여행 코스를 추천받을 수 있는 개인 맞춤형 일정 추천 챗봇 개발을 목표로 하고 있습니다. 현재는 LangGraph 기반 RAG 파이프라인 구현, Chroma 벡터 DB 구축, 실시간 API 연동 등을 진행 중이며, 전체 서비스 완성을 위해 개발을 이어가고 있는 단계입니다.

❓ 문제 정의

기존 여행 플랫폼은 ‘누구에게나 동일한 코스’를 추천하여 사용자의 개별 취향과 상황을 반영하기 어렵고, 특히 제주도처럼 이동 동선과 날씨, 항공권 변동이 중요한 지역에서는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 실시간 데이터와 개인화 RAG 파이프라인을 결합한 맞춤형 챗봇 서비스 개발이 필요했습니다.

⚙️ 개발 내용

• RAG 파이프라인
  • LangGraph를 활용해 멀티턴 대화 흐름과 일정 생성 로직 설계
  • Chroma 벡터 DB 구축 (관광지, 숙박, 맛집 등 주요 분야별로 분리 저장)
  • 여러 LLM 모델 응답 비교 후 Gemma 모델 최종 채택
• 데이터 수집
  • 한국관광공사 TourAPI 4.0 활용 공모전 예선 통과
  • 추가적인 관광, 맛집, 숙박, 항공 데이터 수집
• API 연동
  • Amadeus API를 통한 실시간 항공권 가격 호출
  • 중기예보 포함 실시간 날씨 API 호출
  • 카카오 지도 API 호출로 이동 동선 시각화 기능 설계
• 서비스 구현
  • Streamlit을 활용한 프롬프트 엔지니어링 실험용 UI 구현
  • 챗봇 데모 및 일정 추천 UI 설계
• 앱 개발
  • 사용자들은 여행할 때 핸드폰을 주로 사용하므로 웹보다는 앱 구현이 사용자의 니즈에 맞는다고 생각
  • 해당 부분은 현재 구현 예정

👤 나의 역할

• 팀장으로서 전체 일정 관리 및 발표 총괄
• LangGraph 기반 RAG 파이프라인 코드 구현
• 프롬프트 엔지니어링을 위한 Streamlit 사이트 구현
• Chroma 벡터 DB 구축 및 추가 데이터 수집
• 실시간 항공권 가격 데이터 API 호출 기능 개발
• 카카오 지도 API 호출 기능 구현

✅ 현재 결과 및 진행 상황

• Chroma 벡터 DB 구축 완료 및 지속적 데이터 추가 수집