1만 개가 넘는 지원 정책, 나에게 맞는 정책은 어디에 있을까요?
정부와 공공기관은 방대한 지원 정책과 복지 서비스를 제공하고 있지만,
정작 필요한 정보를 찾는 과정은 복잡하고 어렵습니다.
공공서비스 정보 탐색의 복잡함을 줄이고, 누구나 필요한 지원을 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 AI 챗봇 서비스를 개발했습니다.
- AI 챗봇을 통한 대화형 탐색.
- 나이, 지역, 관심 분야 기반의 맞춤형 추천 및 필터링.
- 유사 정책 비교로 전략적인 선택까지!
AInfo는 국민취업지원제도를 몰라 지원 받지 못했던 우리의 경험에서 시작했습니다.
우리의 불편이 더 많은 사람에게 도움이 되는 정보로 이어지길 바랍니다.
AInfo는 맞춤형 공공서비스 추천 AI 챗봇입니다. Django Rest Framework(DRF)를 기반으로 API를 제공하며, AI 모델과 연동하여 실시간으로 사용자의 질의에 응답합니다.
| 📆 개발 기간 | 🙋🏻♂️ 팀원 | 📜 SA 문서 |
|---|---|---|
| 25.2.27 ~ 25.3.31 | 양주영, 박민지, 유종열, 채희경, 정지웅 | SA 문서 바로가기 |
- 양주영(팀장)
- PDF 및 공공 API 데이터를 벡터 DB로 변환하고 저장하는 파이프라인 구축
- LangChain + ChromaDB 기반 벡터 임베딩 및 컬렉션 구조 설계
- 멀티 컬렉션 + 메타데이터 필터링이 가능한 커스텀 리트리버 시스템 구현
- 박민지(부팀장)
- JWT 기반 회원 기능 (가입, 로그인, 프로필)
- 백엔드 EC2 배포, 프론트 S3 + CloudFront 배포
- HTTPS 적용 (Route53 + ACM)
- 뉴스 기반 검색 LangChain Agent 개발
- CrewAI 활용한 Multi-Agent 개발
- 유종열(서기)
- WebSocket 기반 챗봇 구현
- 도커를 활용한 애플리케이션 및 레디스 컨테이너화
- SMTP서버 활용한 본인인증 메일 및 관리자페이지 공지메일 기능 구현
- 회원 추가기능 구현
- Celery 활용한 비동기 처리
- PortOne 활용한 결제 기능 구현
- Celery-Beat 활용한 VectorDB 데이터 로드 스케쥴링
- 채희경(서기)
- 정부 정책 특화 챗봇을 위한 시스템 프롬프트 설계 및 응답 포맷 구성 (MVP모델)
- 사용자 질문 기반 문서 검색 및 LLM 응답 생성을 위한 LangChain 체인 구성 (MVP모델)
- WebSocket 및 REST API 기반 챗룸 생성·조회·수정·삭제 기능 구현
- 백엔드 애플리케이션 자동 배포를 위한 GitHub Actions 기반 CD 파이프라인 작성
- 채팅방 목록, 메시지 출력 등 챗봇 프론트엔드 기능 개발
- 정지웅(총무)
- WebSocket 기반 챗봇 구현
- WebSocket에서 JWT 인증 미들웨어 적용
- 챗봇 메시지 스트리밍 기능 추가
- Redis 세션 저장소, LangChain의 메모리 관리 기능를 활용한 요약 기반의 멀티턴 대화 시스템 구현
- LangChain, OpenAI 기반 LLM과 규칙 기반 분류를 결합하여 사용자 의도를 분석하는 하이브리드 방식의 입력 분류기 구현
- 사용자 입력 분류 유형에 따른 맞춤형 agent(RAG agent, 보고서 작성 agent)를 동적으로 호출하는 플로우 설계, 구현 및 RAG agent 구현
🔗 서비스 접속 : https://www.ainfo.ai.kr
🔗 연결 Frontend repo: AInfo-Frontend
- 언어: Python (Django, Django Rest Framework)
- 데이터베이스: PostgresQL, ChromaDB
- LLM 및 데이터 처리: OpenAI API, LangChain, CrewAI
- 웹소켓: Django Channels, Redis
- 비동기: Celery, Celery-beat, Redis
- 배포: Docker, AWS (EC2, S3, Route 53), Nginx, Gunicorn
📂 AInfo-Backend/
│
├── .github/ # GitHub 관련 설정 (CI/CD 및 이슈 템플릿)
│ ├── ISSUE_TEMPLATE/ # GitHub 이슈 템플릿
│ │ ├── bug_report.md # 버그 리포트 양식
│ │ ├── documentation.md # 문서화 관련 템플릿
│ │ └── feature_request.md # 기능 요청 양식
│ │
│ └── workflows/ # GitHub Actions 설정
│ ├── ci.yml # CI 관련 설정
│ └── cd.yml # CD 관련 설정
│
├── accounts/ # 사용자 인증 및 관리
│ ├── migrations/ # DB 마이그레이션 파일
│ ├── templates/ # 메일인증 및 render 를 위한 템플릿
│ │ └── account/
│ │ ├── activate_email.html
│ │ ├── password_reset_email.html
│ │ └── password_reset.html
│ ├── admin.py # Django 관리자 페이지 설정
│ ├── apps.py # 앱 설정 파일
│ ├── models.py # 사용자 관련 모델 정의
│ ├── serializers.py # 데이터 직렬화 로직
│ ├── tasks.py
│ ├── tests.py # accounts 관련 테스트 코드
│ ├── tokens.py # 인증링크 조작 방지를 위한 토큰생성을 위한 파일
│ ├── urls.py # accounts 관련 URL 라우팅
│ └── views.py # accounts 관련 뷰 로직
│
├── chatbot/ # AI 챗봇 관련 기능
│ ├── migrations/ # DB 마이그레이션 파일
│ ├── admin.py # 챗봇 관리자 페이지 설정
│ ├── apps.py # 챗봇 앱 설정 파일
│ ├── consumers.py # WebSocket 컨슈머
│ ├── middleware.py # JWT 인증 미들웨어 (WebSocket 연결 시 인증 처리)
│ ├── models.py # 챗봇 관련 데이터 모델 (선택적으로 사용)
│ ├── routing.py # WebSocket 라우팅 설정
│ ├── retriever.py # RAG 검색 리트리버 (Chroma 등)
│ ├── serializers.py # chatroom 및 메시지 유효성 검사
│ ├── tests.py # 챗봇 기능 테스트 코드
│ ├── urls.py # chatroom REST API 라우팅 설정
│ ├── views.py # chatroom REST API 뷰
│ │
│ ├── langchain_flow/ # LangChain 기반 에이전트 구성
│ │ ├── prompts/ # LangChain 전용 프롬프트 (optional)
│ │ │ └── search_prompt.py
│ │ ├── tools/ # LangChain용 단일 툴 모듈
│ │ │ └── tavily_news_tool.py
│ │ ├── chains/ # 체인 및 Executor 구성
│ │ │ └── news_search_executor.py
│ │ ├── memory.py # 멀티턴 memory 관리
│ │ ├── filter_utils.py # Chroma 필터 문법 변환
│ │ └── run.py # LangChain 최상위 실행 지점
│ │
│ └── crew_wrapper/ # CrewAI 기반 멀티에이전트 구조 구성 디렉토리
│ ├── tests/ # 통합 테스트 코드 디렉토리
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── flows/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── test_policy_flow.py # 정책 추천 Flow 테스트 코드
│ │
│ ├── crews/ # 기능별 크루(Crew) 정의 디렉토리
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── compare_crew/ # 비교 분석 크루 (예: 서비스 비교, 정책 비교)
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── config/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── compare_agent.py # 비교 분석용 에이전트 정의
│ │ │ │ ├── compare_task.py # 비교 Task 정의
│ │ │ │ └── prompts.py # 비교용 프롬프트 정의
│ │ │ └── compare_crew.py # 비교 크루 구성
│ │ ├── rag_crew/ # RAG 기반 정책 추천 크루
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── config/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── prompts.py # 정책 추천용 프롬프트
│ │ │ │ ├── rag_search_input.py # RAG 검색 입력 스키마 정의
│ │ │ │ ├── rag_search_task.py # RAG 검색 Task 정의
│ │ │ │ └── reg_agent.py # 정책 추천 RAG 에이전트
│ │ │ └── rag_crew.py # RAG 크루 구성
│ │ ├── report_crew/ # 리포트 요약 및 생성 크루
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── config/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── prompts.py # 보고서 생성용 프롬프트
│ │ │ │ ├── report_agent.py # 보고서 생성 Agent 정의
│ │ │ │ └── report_task.py # 보고서 Task 정의
│ │ │ └── report_crew.py # 리포트 크루 구성
│ │ ├── strategy_crew/ # 맞춤형 전략 제안 크루
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── config/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── prompts.py # 전략 제안 프롬프트
│ │ │ │ ├── strategy_agent.py # 전략 제안 Agent 정의
│ │ │ │ └── strategy_task.py # 전략 Task 정의
│ │ │ └── strategy_crew.py # 전략 크루 구성
│ │ └── web_crew/ # 웹 검색 기반 정보 수집 크루
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── compare_agent.py # 외부 정보 비교 Agent 정의
│ │ │ ├── compare_task.py # 외부 비교 Task 정의
│ │ │ ├── compare_task.py # 외부 정보 프롬프트
│ │ │ └── prompts.py # 웹 기반 비교 크루 구성
│ │ └── compare_crew.py
│ ├── flows/ # 다양한 크루들의 실행 흐름(Flow) 정의
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── policy_flow.py # 정책 추천을 위한 크루 실행 흐름 정의
│ │
│ └── tools/ # CrewAI Task에서 사용하는 공통 툴 정의
│ ├── __init__.py
│ ├── rag_search_tool.py # 벡터 기반 RAG 검색 툴
│ └── web_search_tool.py # 웹 검색용 API 툴
│
├── config/ # 프로젝트 설정 및 환경 변수
│ ├── init.py # 설정 패키지 초기화
│ ├── asgi.py # ASGI 서버 설정
│ ├── celery.py
│ ├── settings.py # Django 프로젝트 설정
│ ├── urls.py # 프로젝트 전체 URL 매핑
│ └── wsgi.py # WSGI 서버 설정
│
├── notifications/ # 메일, 알림 관련 기능
│ ├── migrations/ # DB 마이그레이션 파일
│ ├── admin.py # notifications 관리자 페이지 설정
│ ├── apps.py # notifications 앱 설정 파일
│ ├── models.py # notifications 관련 데이터 모델
│ ├── tasks.py # 비동기 처리를 위한 task 설정
│ ├── tests.py # notifications 기능 테스트 코드
│ ├── urls.py # REST API 라우팅 설정
│ └── views.py # notifications REST API 방식의 뷰
│
├── payments/ # 결제 관련 기능
│ ├── migrations/ # DB 마이그레이션 파일
│ ├── admin.py # payments 관리자 페이지 설정
│ ├── apps.py # payments 앱 설정 파일
│ ├── models.py # payments 관련 데이터 모델
│ ├── tests.py # payments 기능 테스트 코드
│ ├── urls.py # REST API 라우팅 설정
│ └── views.py # payments REST API 방식의 뷰
│
├── data/ # 데이터 관련 폴더
│ └── pdf/ # PDF 데이터 저장
│ └── 2025년_중앙부처_및_지자체_창업지원사업_안내책자.pdf
├── dataload/
│ ├── common.py # ChromaDB 및 임베딩 관련 공통 유틸리티
│ ├── load_data.py # 모든 데이터 로더를 통합 실행하는 메인 스크립트
│ ├── load_employment_data.py # 고용24 API 데이터 로더
│ ├── load_gov24_data.py # 정부24 API 데이터 로더
│ ├── load_pdf_data.py # Kstartup PDF 데이터 로더
│ ├── load_youth_policy_data.py # 청년정책 API 데이터 로더
│ ├── admin.py # dataload 관리자 페이지 설정
│ ├── apps.py # dataload 앱 설정 파일
│ ├── models.py # dataload 관련 데이터 모델
│ ├── tests.py # dataload 기능 테스트 코드
│ ├── tasks.py # 비동기 처리를 위한 task 설정
│ └── views.py # dataload REST API 방식의 뷰
│
│
├── .flake8 # 코드 스타일 규칙
├── .gitignore # Git에 포함되지 않을 파일 설정
├── README.md # 프로젝트 설명 파일
├── manage.py # Django 실행 파일
├── pyproject.toml # Python 프로젝트 설정
└── requirements.txt # 필수 패키지 목록
-
JWT 기반 로그인/회원가입
-
이메일 인증
-
소셜 로그인
-
본인인증 및 비밀번호 재설정
-
회원 탈퇴
-
프로필 수정
-
LangChain + ChromaDB 기반 RAG 모델 연동
-
Django Channels, Redis를 이용한 WebSocket 실시간 대화 지원
-
맞춤형 공공서비스 추천 기능
-
대화 흐름 기억
-
부족한 정보 → 웹검색
-
보고서 작성 기능
- 정부 API(고용24, 정부24, 온통청년) 활용
- K스타트업 안내책자 pdf 활용
- 주기적 데이터 로드
- 본인인증을 위한 메일 발송
- 전체유저 대상 공지메일 발송
- KG 이니시스 PG 사 연동
- 결제 관련정보 DB 관리
git clone https://github.com/your-repo/AInfo-Backend.git
cd AInfo-Backend.env 파일을 생성하여 필요한 환경 변수를 설정합니다.
# 디버그 모드 (운영에서는 False)
DEBUG=True
# DEBUG=False
# Django Secret Key
DJANGO_SECRET_KEY="YOUR DJANGO_SECRET_Key"
# 운영 환경에서만 적용됨
ALLOWED_HOSTS=example.com
CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://example.com
# 운영 환경에서만 적용됨 (개발 환경에서는 SQLite 사용)
DATABASE_URL=postgres://<이름>:<패스워드>@<이름>.czc602cim9iz.ap-northeast-2.rds.amazonaws.com:5432/<DB이름>
# 로컬 개발 환경용 Google OAuth & Redirect URI
GOOGLE_CLIENT_ID=YOUR GOOGLE_CLIENT_ID
# 운영 환경용 Google OAuth & Redirect URI
# GOOGLE_CLIENT_ID=your-prod-client-id
# OPENAI_API Key
OPENAI_API_KEY="YOUR OPENAI_API_KEY"
# DB API Key
GOV24_API_KEY="YOUR API KEY"
YOUTH_POLICY_API_KEY="YOUR API KEY"
EMPLOYMENT_API_KEY="YOUR API KEY"
# PDF 파일명(경로는 settings.py에서 자동으로 설정됨)
PDF_PATH=2025년_중앙부처_및_지자체_창업지원사업_안내책자.pdf
# ChromaDB 저장 경로
CHROMA_DB_DIR=./chroma_db
# 기본 권한 클래스 설정
DEFAULT_PERMISSION_CLASSES=rest_framework.permissions.IsAuthenticated
# 웹 검색 API
TAVILY_API_KEY="YOUR API KEY"
# Gmail SMTP서버 관련 설정
EMAIL_PORT="YOUR PORT"
EMAIL_ID="YOUR EMAIL ID"
EMAIL_APP_PW="YOUR EMAIL APP PW"
pip install -r requirements.txtpython manage.py migratepython -m dataload.load_datadocker run --rm -p 6379:6379 --name redis-server redis
python manage.py runserver
# celery-worker 실행
celery -A config worker --loglevel=info
# celery-beat 실행
celery -A config beat --loglevel=infoAPI 엔드포인트 및 요청/응답 예시는 API 문서에서 확인하세요.
이 프로젝트는 학습 목적으로 제작되었으며, 공개된 코드는 자유롭게 참고할 수 있습니다.
단, 상업적 사용은 금지됩니다.