초, 중, 고가 아닌 방대한 양을 공부하는 대학생들을 위하여 Google Drive에 업로드된 학습 자료를 자동으로 다운로드하여 중앙AI agent인 Upstage가 문서를 파싱 및 임베딩 처리하고 Qdrant 벡터 데이터베이스에 저장한 후 사용자가 discord에서 입력을 하면 LLM을 RAG 기술로 활용하여 사용자에게 AI 학습 지원 시스템을 제공하는 프로젝트
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🧐 문제 정의
초, 중, 고등학교를 다니는 학생들은 교사, 학원, 과외 등 체계적인 학습 지원이 존재하는 반면,
대학생은 학습 자료를 관리하고 활용하는 과정에 있어서 방대한 양과 다양한 PDF, 슬라이드, 문서들을 일일이 확인하고 필요한 정보를 찾는 것이 어려웠습니다.
과제나 시험 준비를 위해 자료를 찾거나 일일히 자료를 정리하고 요약하는것이 매우 비효율적이라는 문제가 존재하였습니다.
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💡 문제 해결
n8n 워크플로우를 사용하여 Google Drive에 업로드된 학습 자료를 자동으로 다운로드하고, AI agent인 Upstage를 통해 문서를 파싱 및 임베딩 처리한 뒤, Qdrant 벡터 데이터베이스에 저장하도록 구현했습니다. 그 후 디스코드 사용자가 입력을 하면 학습이 끝난 시점의 정보만 아는 LLM의 한계를 극복하는 실시간으로 업데이트 가능한 RAG(검색 증강 생성))의 방식으로 활용하여 AI가 자료를 통해 답변 및 학습 상태를 분석하고 퀴즈, 자료 검색, 요약, 피드백을 하는 기능을 자동화하여 사용자에게 discord 내에서 출력값으로 나타나는 방식으로 구현했습니다.
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⚙️ 핵심 기능
대학생이 Google Drive에 학습 자료를 업로드하면 n8n 워크플로우가 자동으로 이를 감지하여 다운로드합니다.
그리고 이를 파싱 및 임베딩하여서 이 데이터를 Qdrant 벡터에 저장한 후 사용자가 discord에 입력을 하면 중앙 AI agent인 upstage API를 통해 맞춤형 퀴즈와 학습 가이드를 대학생에게 제공하는 AI학습 도우미 역할을 합니다.
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🎬 데모 영상
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👥 팀원 소개
천우영
- UPSTAGE API를 활용하여 LLM을 RAG의 방식으로 프로젝트 주도 및 제작
- 아이디어 제공(대학생 학습 자동화 프로그램)
JSON파일 (Document Download, Rag Search, Rag summary, Quiz and feedback, Study helper) 작성
