[교육] Eduleap: AI 기반 퀴즈 자동 생성 챗봇

에빙하우스의 망각 곡선에 따르면, 인간의 뇌는 학습 후 24시간 이내에 약 70%의 정보를 망각합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Eduleap은 AI 기반 n8n 자동화 워크플로우를 활용해 당일 학습 정리본 즉시 제공과 24시간 후 맞춤형 복습 퀴즈 발송을 결합한 스터디 헬퍼 시스템을 개발했습니다. 사용자의 입력(과목, 키워드, 학습 목표)과 선택적 강의 자료를 분석해 정밀 복습과 신속 복습을 유연하게 지원하는 Eduleap의 기술적 접근 방식을 소개합니다.

1. 망각 곡선의 한계: 학습자는 시간 경과에 따라 정보를 빠르게 잊지만, 효과적인 복습 자료(정리본, 퀴즈)를 직접 제작하는 데 많은 리소스가 소모됩니다.  

2. 복습 방식의 이분화:  

   - 정밀 복습: PDF 강의 자료의 표/구조 분석이 필요한 경우  

   - 신속 복습: 키워드만으로 빠르게 콘텐츠를 생성해야 하는 경우  

3. 개인화된 데이터 관리: 사용자별 학습 자료를 격리하고, 일회성 데이터 처리 후 즉시 삭제하는 시스템의 필요성

Eduleap은 n8n의 IF 노드를 활용해 PDF 유무에 따라 두 가지 모드로 동작합니다:  

1. PDF 기반 정밀 복습 모드  

   - Upstage Document Parse API로 PDF의 표, 단락, 제목을 구조화해 정제된 마크다운 텍스트 추출  

   - 추출된 텍스트를 청킹(Chunking) 후 Upstage Embed for Agent로 임베딩  

   - 임베딩 벡터를 Qdrant에 저장 (사용자 이메일 메타데이터로 데이터 격리)  

   - AI Agent가 Qdrant에서 관련 청크 검색 → Solar Chat for Agent로 정리본 및 퀴즈 생성  

2. 키워드 기반 신속 복습 모드  

   - PDF 없이 키워드/목표만으로 Solar Chat for Agent가 일반 지식 기반 콘텐츠 생성  

   - 생성된 정리본은 즉시 HTML로 변환해 제공, 퀴즈는 24시간 후 이메일 발송  

3. 데이터 관리 최적화  

   - AI Agent 사용 후 Qdrant의 벡터 즉시 삭제 → 일회성 데이터 처리 보장

1. 문서 처리 및 벡터 저장  

   - Upstage Document Parse API로 PDF 구조 분석 → 마크다운 변환  

   - 청킹 및 임베딩 후 Qdrant에 사용자별 데이터 저장  

2. AI Agent 기반 콘텐츠 생성  

   - PDF 유무에 따라 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 또는 일반 지식 기반 생성 전략 선택  

   - Solar Chat for Agent로 정리본, 퀴즈, 해설 동시 생성  

3. 학습 자료 즉시 제공 및 지연 발송  

   - 정리본: HTML 형식으로 즉시 화면 표시  

   - 퀴즈: 24시간 후 이메일로 자동 발송  

4. 긴급 메일 알림 시스템  

   - n8n 워크플로우로 1분 간격 메일 모니터링  

   - "[긴급]" 제목 감지 시 Slack으로 즉시 알림 전달