미리보기
기본 정보
수많은 알바 경험을 통해 소통의 중요성을 인지하고, 다른 이해관계자와의 원활한 협업능력을 갖추고 있습니다. 문제 상황을 기획적 / 개발적 해결 방법에 대해 고민하고 이를 직접 만들어보며 문제를 해결해보고자 노력합니다. 또한 다양한 문제를 해결하는데 있어 저와 제 주변 동료의 성장이 중요하다고 생각합니다. 다수의 성장을 위한 다양한 방법을 진행해보고있습니다.
기술 스택
JavaScript, React, Git, GitHub, TailwindCSS, TypeScript, zustand, react-query
프로젝트
Fingoo
창업동아리 Fingoo
2024.03. ~ 2024.09.
사용기술
TypeScript, Next.js, React, SWR, Zustand, TailwindCSS, Vercel AI SDK, Storybook
Situation (상황)
개별 주식 및 주식 섹터별 추천, 분석, 설명, 예측의 기능을 초기 구현해야 하는 상황이었습니다.
GPT로부터 주식 심볼을 전달받아 이를 서버에 전달하고 화면 UI를 동작시키는 과정이 요구되었습니다.
Task (업무)
사용자의 질문을 GPT가 여러 절차에 맞춰 이해하고, 그 절차에 맞는 결과값을 반환하도록 구현해야 했습니다.
Action (동작)
질문 하나에 대해 '내용 이해' → '추천' / '분석' / '설명' / '예측' task 진행 → '결과에 대한 설명'의 순서로 절차를 구성하였습니다.
각 절차와 케이스에 맞는 프롬프트를 설계하여 적용하였습니다.
각 절차의 UI 동작을 관리하는 훅을 생성하고, 관심사에 따라 분리하여 처리하였습니다.
메타데이터 생성 및 차트 지표 추가·제거 활동을 대화 형식으로 자연스럽게 구현하였습니다.
절차를 비동기적으로 구성하여 화면 동작과 GPT 결과 생성이 동시에 이루어지도록 설계하였습니다.
Result (결과)
사용자 질문 작성에 따라 절차를 명확히 구분하고, 각 케이스에 맞는 화면 동작과 답변 생성이 올바르게 이루어졌습니다.
절차별로 관리하는 훅을 개별 구성하여, 추후 유스케이스 추가 및 변경 시에도 신속하게 개발할 수 있는 환경을 구축하였습니다.
명지대학교 입학처 챗봇 마루에그
명지대학교 입학관리팀
2024.08. ~ 진행 중
사용기술
TypeScript, React, Zustand, Ant Design, TailwindCSS, Storybook, Axios
Situation(상황)
입학관리팀의 하루 평균 전화 상담 문의는 40~50건이며, 상담이 집중되는 날에는 200건을 초과하기도 합니다.
전화 문의의 주요 내용은 단순 정보 전달과 모집요강에 대한 질의가 대부분을 차지합니다.
LLM에 익숙하지 않은 인원에게 정보가 부족한 질문을 받아야 하는 상황입니다.
Task(업무)
사용자가 바라는 정보를 질문 전 최대한 수집해야 합니다.
답변 출처를 제공하여 사용자가 직접 해당 내용을 확인할 수 있어야합니다.
비슷한 질문이 존재하는 경우 해당 질문을 사용자에게 보여줄 수 있어야합니다.
Action(행동)
'대전형 + 학과 + 질문 내용', '대전형 + 소전형 + 질문 내용' 등 다양한 프롬프트를 실험한 결과, 전형을 구체화하는 방식이 가장 효과적인 답변을 도출한다는 점을 확인하였습니다. 이를 기반으로 사용자가 선택할 수 있는 버튼형 인터페이스를 도입하였습니다.
전형 관리와 전형별 문서 관리를 효율적으로 지원하기 위해 백오피스 페이지를 제작하였습니다.
문답 과정에서 React-Markdown을 도입하고 커스터마이징하여 사용자들이 답변과 출처를 보다 직관적으로 확인할 수 있도록 개선하였습니다.
질문 자동완성 기능을 추가하였으며, 디바운싱 기능을 적용해 API 호출 횟수를 최소화하였습니다.
Result(결과)
공식 런칭한 이후 한 달간 2000명 이상의 사용자가 존재하며 전화 상담이 하루 평균 10~20건정도로 줄게 되었습니다.
명지대학교 에듀테크 우수 프로젝트로 선정 및 2024 SW경진대회 수상하였습니다.
