skygazer42/GustoBot

해결하는 문제

GustoBot은 중국 요리 전용 AI 고객 서비스 시스템입니다. 지역적 특성, 영양 원칙, 역사적 에피소드와 같은 깊이 있는 조리법 지식을 탐색하는 어려움을 해결합니다. 전통적인 키워드 검색은 구조화된 데이터(재료, 조리법)와 비구조화된 문화적 설명이 혼합되어 있어 이러한 지식을 다룰 수 없습니다.

작동 방식

이 시스템은 LangGraph를 기반으로 한 3단계 다중 에이전트 아키텍처를 사용합니다.

1. 메인 라우팅 레이어 (L1): 히ュ리스틱 키워드와 LLM 기반의 의도 인식을 사용하여 질의를 적절한 모듈로 라우팅합니다.
2. 다중 도구 서브그래프 레이어 (L2): 맵-리듀스 패턴을 사용하여 복잡한 작업을 분해합니다. 플래너 노드가 질문을 하위 작업으로 분할하고, 특정 도구를 통해 병렬로 실행합니다.
3. 원자적 도구 레이어 (L3): 다양한 스택을 사용하여 실제 데이터 검색을 수행합니다. Neo4j(지식 그래프), MySQL(Text2SQL을 통한 통계 분석), Milvus 및 PostgreSQL pgvector(의미적 및 구조화된 벡터 검색), 외부 검색 API가 포함됩니다.

"PostgreSQL 우선" 폴백 전략(구조화된 → 벡터 → 외부)과 이중 임계값을 갖춘 리랭커를 통해 높은 정답 정밀도를 보장합니다.

대상 사용자

• 깊이 있는 레시피 및 문화 정보를 찾는 요리 애호가
• 전문적이고 재사용 가능한 템플릿을 원하는 개발자 (예: 백과사전, 법률 또는 의료 상담용 수직 도메인 AI 에이전트 구축)

주요 특징

• 다중 에이전트 오케스트레이션: LangGraph를 사용하여 복잡한 작업 분해 및 병렬 도구 실행을 구현합니다.
• 하이브리드 RAG: GraphRAG(Neo4j), Text2SQL(MySQL), 벡터 검색(Milvus/PostgreSQL)을 통합합니다.
• L1-L3 아키텍처: 기능의 명확한 분리로 다른 도메인에 쉽게 적용 가능합니다.
• 멀티모달 기능: 요리 이미지 인식 및 CogView-4를 통한 이미지 생성을 지원합니다.
• 안전 가드레일: 범위를 벗어난 질의를 방지하기 위한 범위 검사를 통합합니다.
• 소스 추적 가능성: 모든 답변에 지식 소스가 주석으로 표시됩니다.