BenyRonald77/uajy-academic-rag-chatbot

해결하는 문제

이 프로젝트는 유니버시타스 아트마 자야 요가카르타 대학의 학생 및 교수진이 공식 학술 핸드북에서 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있는 방법을 제공합니다. 모델이 존재하지 않는 마감일이나 요구사항을 창조하는 AI의 일반적인 문제인 '환각'을 제거하기 위해, 챗봇이 제공된 PDF 문서에서 검증된 텍스트만 사용하여 답변하도록 강제합니다.

작동 방식

시스템은 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처를 사용합니다:

1. 인제스션: 학술 핸드북의 PDF가 파싱되어 의미적 청크로 분할되고, Google Gemini 임베딩을 사용하여 수치 벡터로 변환됩니다.
2. 저장: 이 벡터들은 빠른 유사성 검색을 위한 로컬 FAISS 인덱스에 저장됩니다.
3. 검색: 사용자가 질문을 입력하면, 시스템은 FAISS 인덱스에서 가장 관련성 있는 텍스트 청크를 검색합니다.
4. 생성: 이 청크들은 Google Gemini 2.5 Flash 모델에 컨텍스트로 전달됩니다. 모델은 해당 컨텍스트에만 기반하여 답변을 생성하거나 정보가 부족할 경우 답변을 거부하도록 엄격히 지시됩니다.

대상 사용자

유니버시타스 아트마 자야 요가카르타 대학 공과대학의 학생 및 교수진으로, 학술 규정과 지침에 신속하고 인용 가능한 방식으로 접근이 필요한 분들입니다.

주요 특징

• 엄격한 근거 기반: 답변은 검색된 PDF 컨텍스트에서만 생성되어 오류 정보를 방지합니다.
• 출처 인용: 모든 응답에는 정확한 페이지 번호와 장/절 제목이 포함되어 확인이 용이합니다.
• 환각 방지 가드레일: 유사도 임계값과 엄격한 시스템 프롬프트의 조합을 사용하여 범위를 벗어난 질의를 거부합니다.
• 평가 테스트 베드: 리트리ieval 재현율, 거부 정확도, 지연 시간을 측정하기 위한 내장된 테스트 환경이 포함되어 있습니다.
• 문서 탐색기: 인덱싱된 텍스트 청크를 검색하고 검토할 수 있는 대시보드입니다.