1. 프로젝트 개요 및 개발 목표

    1. 프로젝트 개요: 배달앱 땡겨요 1:1 문의 반자동 응대 에이전트 구축
    2. 개발 목표: 반복·정형 문의의 자동화 및 고위험 케이스의 신속한 이관 기준을 확립하여 응답속도·일관성을 개선하고, 상담사는 복잡 민원에 집중하도록 한다.

  2. 아키텍쳐 설계도 및 AI Agent 정의서 (기능, 입력, 출력)

    1. 아키텍처 설계도

      Screenshot 2025-08-30 at 3.27.07 PM.png

      1. [F/E] Sevice App
        1. [Done] streamlit & cursor
      2. [B/E] Infra
        1. [Done][Resource] Google Cloud Compute Engine
        2. [Done][API Server] Uvicorn & FastAPI
        3. [Todo][Async] Kafka
        4. [Todo][Stream] SSE
        5. [Todo][LB] Nginx
      3. [B/E] Agent

        1. [Done][Master][가드레일][shc] Guardrail Agent

          1. 기능: 사용자 발화 가드레일 에이전트

          2. 명세

            [req]

            user_input: str (사용자발화)

            [res]

            result: PASS|FAIL (가드레일 통과 여부)

        2. [Master][의도 분류][shc] Intent Classification Agent

          1. 기능: 사용자 발화 의도 분류 에이전트

          2. 명세

            [req]

            user_input: str (사용자발화)

            [res]

            "intent": "QNA|AICC", "desc": "사용자 질문 요약 및 의도 상세", "sentiment": "POSITIVE|NEUTRAL|NEGATIVE"

        3. [Worker][Q&A][shb] Q&A Chatbot Agent

          1. 기능: 땡겨요 문의 QnA 에이젼트
          • RAG 기반 고객상담: 마크다운 문서(문의응대 이력, 약관) 기반 정확한 답변 제공
          • FAISS 캐시 시스템: 벡터 인덱스 자동 캐싱으로 빠른 응답
          • 스마트 재생성: 데이터/설정 변경 시에만 재임베딩
          • 마크다운 테이블 파싱: 구조화된 QnA 데이터 자동 처리
          • 동적 검색 최적화: 질문 유형에 따른 K값 자동 조정
          • CLI 워밍업: 인덱스 사전 준비 기능

          1. 명세

            [req]

            • question: str 질문

            [res]

            • bot_answer: str

        4. [Worker][CS][shs] CS Agent

          1. 기능: 고객 문의 고객지원센터 (상담사) 직접 연결 필요여부 판단 및 연결 정보 생성

            1. 고객 문의 긴급도 판단
            2. 상담사 연결 필요 여부 판단
            3. 상담사 연결 필요 시 통화 연결 링크 생성
            4. 상담요약 생성 : 상담사 연결 필요 시 상담사가 미리 참고할 수 있도록 챗봇 대화내용을 요약하여 전송

          2. 명세

            [req]

            question: str # 필수: 고객 질문

            user_id: str = None # 선택: 사용자 ID

            context: str = "" # 선택: 추가 컨텍스트

            priority: str = "normal" # 선택: 우선순위

            [res]

            needs_human_support: bool # 고객센터 연결 필요 여부

            reason: str # 분석 근거

            call_link: str = None # 통화 링크 (필요시)

            urgency_level: str = "normal" # 긴급성 레벨 (low, normal, high, urgent)

            question_category: str = None # 질문 분류

            conversation_summary: str = None # 상담사용 대화 요약

        5. [Worker][Shop][shp] Shop API

          1. 기능: 가맹점에 직접 연결이 필요한 경우 Shop API통해 전화 연결기능과 문자보내기기능을 활성화 시킨다

            1. ‘배달’,’주문현황’,’가계전화’,’안와요’,’언제와요’ 란 문의가 들어올 경우 실행
            2. 고객ID를 받아 주문지DB에서 가계전화번호와, 점포사장님 핸드폰번호를 검색
            3. 해당 가계전화번호를 가지고 전화연결 할 수 있는 url을 생성하여 return

            https://sendmessage-sh-9224.twil.io/make-call?to=%2B821040150588

            1. 사장님 핸드폰 번호를 가지고 문자보내기 버튼 url 생성하여 return

            https://sendmessage-sh-9224.twil.io/send-sms?to=%2B821040150588&body=배달이 지연되고 있습니다 사장님!

          2. 명세

            [req] user_id: # 고객 ID

            [res]

            contact_url: str

            ( 가맹점 전화번호를 포함한 전화 및 문자 연결 가능한 url )

  3. 프로젝트 핵심 기능 명세

  4. 사용자 시나리오에 따른 핵심 기능 시연 영상

  5. 시스템 정량 수치 및 LLM as a Judge 평가 결과

  6. Limitation & Future Work

appendix

conda create -n llm-project-dev python=3.10

conda create -n llm-project-dev python=3.10