todomate나 구글 캘린더가 있어도 바쁠 때면 일정 정리를 깜빡하고는 하죠.

이유는 기존의 일정 관리 서비스들은 아날로그 다이어리를 디지털에 옮겨놓은 것에 불과할 뿐이고, 모든 관리는 결국 사람이 수동으로 해주어야 하기 때문이라고 할 수 있어요. 팀 Re:coding은 이러한 문제를 극복하기 위해 간편하면서도 높은 수준의 관리 보조를 제공해 줄 수 있는 방안을 생각해 보게 되었습니다. 그 결과로 나온 능동적 스케줄링 관리를 제공하는 똑똑한 맞춤형 챗봇, NESS를 소개합니다.

NESS의 아키텍처를 한눈에 살펴봐요!

NESS는 팀원들의 전문 분야에 맞게 FE/AI/BE 업무를 분할했어요. 전체 아키텍 또한 사용자와 인터렉션하는 NEXT.js 프론트엔드, 인증 및 RDB 데이터를 처리하는 Spring Boot 웹 백엔드, AI API 호출과 RAG를 담당하는 FastAPI AI 백엔드로 구성되어 있어요. 이런 기술들은 다양한 AWS 서비스와 통합되어 엔드 유저에서 전달되죠. 또한, GitHub Action과 통합되어 CI/CD를 구성했어요.

NESS는 LangChain과 Vector DB라는 두 가지 핵심 기술을 사용하고 있어요. 먼저 Vector DB는 일반적인 관계형 DB와는 달리 정보를 벡터로 저장하는 데이터베이스로, 백터 임딩을 통해 각 데이터간 유사도를 계산하고, 유사도가 높은 데이터를 반환할 수 있어요. Vector DB에 사용자 데이터를 저장해두었다가, LLM에 프롬프트를 보내기 전에 먼저 Vector DB에서 유사한 데이터를 쿼리해 가져오고 LLM에 프롬프트와 함께 전송하는 패턴을 RAG라고 일컫는데요, 이렇게 RAG based LLM을 통해 사용자의 기존 데이터를 참고하면 사용자 맞춤형 인공지능 비서를 만들 수 있어요. NESS에서는 채팅, 메인 페이지, 리포트 등 거의 모든 기능에 RAG를 통합해 사용자의 일정 데이터 기반 답변이 가능하도록 구축했어요.

오케스트레이션 프레임워크인 LangChain을 사용하면 미리 만들어 놓은 다양한 프롬프트를 상황에 맞게 사용할 수 있는데, NESS에서는 이 기술을 통해서 여러 일정 관리 스타일을 제공해 주는 페르소나를 만들고, 사용자의 선택에 따라서 적절한 페르소나를 연결해 줘요. 이를 통해서 가장 정석적인 일정 관리 스타일인 NESS 뿐만 아니라, 더 열심히 살고 싶을 때는 HARDNESS를, 조금 여유 있게 일정을 관리하고 싶을 때는 CALMNESS와 함께 서비스를 사용할 수 있죠.

Frontend	AI	Backend
최민주/Minju Choi	황채원/Chaiwon Hwang	전혜승/Haeseung Jeon

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