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마이데이터 에이전트 프로젝트

mymydata.webm

프로젝트 개요

이 프로젝트는 마이데이터 공식 문서를 기반으로 정책과 기술 사양 등을 답변해주는 AI 에이전트를 구현한 것입니다. Spring Boot와 Spring AI를 기반으로 구축되었으며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 사용자 질문에 정확하고 관련성 있는 답변을 제공합니다.

주요 구현 기능

  • 주어진 리소스 기반으로 마이데이터 관련 질문에 대한 AI 기반 응답
  • 채팅 기억 관리자를 통한 멀티턴 에이전트 구현
  • 멀티모달 지원
  • 실시간 채팅 기능
  • 다중 채널 지원
  • 요청 토큰 수 초과 및 500 에러 발생시 재시도 지원

기술 스택

  • Java 21
  • Spring Boot
  • Spring AI
  • Vaadin (웹 프레임워크)
  • OpenAI GPT 모델
  • Chroma Vector Store

설치 및 실행 방법

  1. 저장소 클론:

    git clone https://github.com/sm0514sm/mymydata.git

  2. 프로젝트 디렉토리로 이동:

    cd mymydata

  3. 애플리케이션 빌드:

    ./gradlew build

  4. (Option) Chroma VectorStore docker 컨테이너 실행

    docker run -it --rm --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:0.4.15

  5. 애플리케이션 실행:

    ./gradlew bootRun

  6. 웹 브라우저에서 http://localhost:8080 접속

설정

application.yml 파일에서 다음 설정을 변경할 수 있습니다:

  • OpenAI API 키: spring.ai.openai.api-key
  • 사용할 OpenAI LLM 모델: spring.ai.openai.chat.options.model
  • 응답 temperature: spring.ai.openai.chat.options.temperature
    • 응답의 정확함을 위해 기본값보다 낮은 0.2로 설정하였습니다. 필요 시 값을 수정해주세요.
  • 사용할 OpenAI embedding 모델: spring.ai.openai.embedding.options.model
  • OpenAI가 아닌 다른 모델을 사용할 경우, 적절한 자동구성 dependency를 추가해야합니다.
  • 벡터 스토어 설정: app.vectorstore.target
    • 선택 가능한 벡터 스토어: simple, chroma (chroma 지정 시 초기 데이터베이스 설정에 1시간 이상 소요될 수 있습니다.)
    • simple vectorstore는 프로젝트 최상단에 simple-vectorstore.json으로 저장되어있습니다.
  • 마이데이터 문서 URL: app.resources

사용 방법

  1. 웹 인터페이스에 접속합니다.
  2. 채널을 선택하거나 새로운 채널을 생성합니다.
  3. 채팅 인터페이스에서 마이데이터 관련 질문을 입력합니다.
  4. AI 에이전트의 응답을 확인합니다.

주요 컴포넌트

  • ChatService: 사용자 메시지 처리 및 AI 응답 생성
  • ChannelService: 채널 관리
  • MessageService: 메시지 저장 및 검색
  • VectorStoreConfig: 벡터 스토어 설정 및 문서 처리
  • LobbyView & ChannelView: 웹 인터페이스 컴포넌트