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입시 컨설팅 AI 에이전트 개발 회의록

미팅 안건

입시 컨설팅 AI 에이전트 구체적인 개발 계획 수립

입시 컨설팅 AI 에이전트를 본격적으로 개발하기 위한 구체적인 계획을 세웠다.

각 파트별로 역할을 나누고 어떤 기술을 활용할지 논의했으며 내용은 다음과 같다.

데이터 수집 파트

MCP(Model Context Protocol)를 활용해서 데이터를 수집하는 Agent를 개발

수집할 데이터

1. 각 대학별 입학처에서 제공하는 모집요강 PDF 파일

2. 대학정보포탈인 '어디가'나 '커트라인' 같은 사이트에서 과거 합격 데이터를 가져오는 것

데이터 전처리 및 VectorDB 구성 파트

수집한 데이터를 VectorDB로 구성하는 파트

Agent 개발 파트

1. 내신 경쟁력 평가 (정량평가)

   • 프로그래밍으로 개발하되 LLM을 활용해도 괜찮다는 의견

   • 학생의 내신 성적과 과거 커트라인 정보를 비교해서 지원 가능한 대학을 1차로 스크리닝하는 단계

2. 활동 경쟁력 평가 (정성평가, 학생부 종합) 및 최종평가

   • RAG가 도입되는 부분

   • 1차 스크리닝을 통과한 대학, 학과들과 학생이 업로드한 생기부를 비교해서 적합한 대학과 학과를 추천

   • 평가를 할 때의 참고했던 청크 데이터를 같이 보여줘서 사용자가 할루시네이션을 확인할 수 있도록 함

   • 요구 데이터, 평가 지표, 평가를 설계 및 이를 위한 시스템 프롬프팅 필요

Agent 테스트 파트

개발된 에이전트가 제대로 작동하는지 검증

UI 개발 파트

• UI 개발 전까지는 Chat Prompting 창에서 처리

  
  

End-Image

1. 엔드유저가 생기부를 업로드한다

2. 시스템에서 정량평가를 통해 지원 불가한 대학을 거른다

3. 시스템에서 지원 가능한 대학 학과와 생기부를 토대로 유리한 대학·학과를 추천하고 참조한 근거를 제시한다

다음 태스크

1. 진행한 내용 효상님의 검토 필요

2. End-Image에 대해서 전체 이해 필요

3. 담당자 정하기

4. 카톡으로 태스크 선호 투표 필요