EUM Chatbot

한국에서 생활하는 외국인을 위한 챗봇 서비스입니다. 다양한 도메인의 정보를 제공하고, 다국어 지원을 통해 외국인들의 한국 생활을 돕습니다.

주요 기능

• 다국어 지원: 한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 다양한 언어 지원
• 도메인별 정보 제공:
  • 비자/법률 (Visa/Law)
  • 사회보장제도 (Social Security)
  • 세금/금융 (Tax/Finance)
  • 의료/건강 (Medical/Health)
  • 취업 (Employment)
  • 일상생활 (Daily Life)
• RAG 기반 응답: 도메인별 벡터 데이터베이스를 활용한 정확한 정보 제공
• 실시간 웹 검색: 최신 정보 제공을 위한 웹 검색 기능

기술 스택

• Backend: FastAPI
• LLM: Groq API (Gemma 3 12B), OpenAI API
• Vector DB: ChromaDB
• Embedding: Sentence Transformers (paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2)
• Language Processing: LangChain

설치 방법

1. 저장소 클론

git clone [repository-url]
cd eum-chatbot

2. 가상환경 생성 및 활성화

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# or
.\.venv\Scripts\activate  # Windows

3. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 환경 변수 설정

cp .env.example .env
# .env 파일을 열어 필요한 API 키와 설정을 입력

실행 방법

1. 서버 실행

PYTHONPATH=$PYTHONPATH:. uvicorn app.main:app --reload

2. API 엔드포인트

• 챗봇 API: POST /api/v1/chatbot

  {
    "query": "한국에서 필요한 기본 서류는?",
    "uid": "user_id"
  }

프로젝트 구조

eum-chatbot/
├── app/
│   ├── api/            # API 엔드포인트
│   ├── config/         # 설정 파일
│   ├── core/           # 핵심 기능
│   ├── models/         # 데이터 모델
│   ├── services/       # 비즈니스 로직
│   │   ├── chatbot/    # 챗봇 관련 서비스
│   │   └── common/     # 공통 서비스
│   └── main.py         # 애플리케이션 진입점
├── data/
│   ├── chroma/         # ChromaDB 데이터
│   └── vectorstore/    # 벡터 스토어 데이터
├── logs/              # 로그 파일
├── tests/             # 테스트 코드
├── .github/           # GitHub 관련 설정
├── .venv/             # Python 가상환경
├── Dockerfile         # Docker 설정
├── requirements.txt   # 의존성 목록
└── README.md         # 프로젝트 문서

주요 서비스

1. ChatbotService: 챗봇의 메인 서비스

   • 질의 분류
   • 응답 생성
   • 다국어 처리

2. RAGService: 도메인별 정보 검색

   • 벡터 데이터베이스 관리
   • 관련 문서 검색
   • 컨텍스트 생성

3. WebSearchService: 실시간 웹 검색

   • 최신 정보 검색
   • 검색 결과 처리

응답 생성 프로세스

1. 질의 분류

   • 질의 유형 분류 (일반, 추론, 웹 검색)
   • RAG 도메인 분류

2. 컨텍스트 생성

   • RAG 기반 관련 문서 검색
   • 웹 검색 결과 수집 (필요시)

3. 응답 생성

   • Groq API를 사용한 응답 생성
   • 다국어 번역 및 후처리

로깅

• 로그 파일 위치: logs/app.log
• 로그 레벨: INFO, ERROR
• 주요 로그 카테고리:
  • [WORKFLOW]: 전체 워크플로우 로그
  • [RESPONSE]: 응답 생성 관련 로그
  • [RAG]: RAG 관련 로그
  • [POSTPROCESS]: 후처리 관련 로그

배포

• Docker를 통한 컨테이너화 지원
• GitHub Actions를 통한 CI/CD 파이프라인 구성