챗봇의 정석은 사용자 맞춤 카드 추천과 금융 문의 답변을 제공하는 카드 추천 Agent 서비스입니다. 카드 선택 과정에서 누구나 겪는 복잡함을 줄이고, 필요한 정보만 빠르게 제공하여 더 쉽게 자신의 라이프스타일에 맞는 카드를 선택하는 것을 목표로 합니다.

주요 서비스 기능은 아래와 같으며 2. ✨ 주요 화면 및 기능에서 자세히 확인하실 수 있습니다.

• ⭐ 카드 혜택 설명 및 비교

• ⭐ 혜택 기반 카드 상품 추천

• ⭐ 금융 용어 QnA

• ⭐ 카드 상품 및 가입 관련 QnA

• ⭐ 개인 소비 패턴 기반 카드 추천

구분	기술 스택
🔗FrontEnd
🔗BackEnd
🔗LLM Agent
🔗MCP Server
🔗Database
협업 및 개발

각 원격 저장소 페이지에서 더 자세한 설명을 확인하실 수 있습니다.

🔗 커밋 컨벤션

✨ 카드 혜택 설명 및 비교	✨ 혜택 기반 카드 상품 추천	✨ 개인 소비 패턴 기반 카드 추천
✨ 카드 상품 및 가입 관련 QnA	✨ 금융 용어 QnA	✨ 기본 응답 및 사용자 피드백

• 사용자가 특정 카드의 혜택을 알고 싶거나, 여러 카드를 비교하고 싶을 때 카드 상품 설명서에서 관련 문단을 찾아 한눈에 정리해 주는 기능입니다.
• 하나의 질문을 여러 관점의 검색 쿼리로 확장하는 Multi-Query Retrieval과 벡터 DB 기반 RAG를 활용해, 카드별 혜택·연회비·카테고리 할인 정보 등을 모아서 이해하기 쉬운 비교형 답변으로 제공합니다.

• 사용자가 원하는 혜택(예: 편의점·교통·해외결제·적립 위주 등) 을 입력하면, 카드 상품 지식 그래프 위에서 관련된 카드들을 찾아 적합한 카드들을 추천해 주는 기능입니다.
• nano-graphrag 기반 GraphRAG을 활용하여 카드 간 연관 관계와 혜택 구조를 함께 고려해 답변을 생성하며, 대화 히스토리를 반영해 이전 상담 맥락까지 이어지는 추천을 제공합니다.

• 사용자가 카드 이용·발급 과정에서 자주 마주치는 금융 용어의 뜻을 물어보면, 질문에서 핵심 키워드를 뽑아 PostgreSQL + pg_bigm 유사도 검색으로 가장 알맞은 용어를 찾아 설명해 주는 기능입니다.
• 오타나 띄어쓰기("연회삐", "연 회비")가 포함되어 있어도 2-gram 기반 유사도 점수로 가까운 용어를 찾아내고, 대표 정의와 함께 관련 용어도 함께 제시하여 사용자가 주변 개념까지 한 번에 이해할 수 있도록 돕습니다.

• 카드 상품 특징, 발급 절차, 재발급·해지 등과 관련된 자주 묻는 질문에 대해 답변합니다.
• FAQ 데이터베이스를 대상으로 Bi-Encoder + Cross-Encoder 기반 2단계 의미 검색을 적용하여, 사용자 질문과 가장 유사한 카드/가입 관련 FAQ를 찾아 정확한 답변과 함께 관련 질문도 함께 제공합니다.

• 로그인된 사용자의 소비 데이터에 기반하여 개인 맞춤형 카드 추천을 제공합니다.
• 사용자의 월별 소비 패턴을 분석하여 군집화하고, 각 군집에 적합한 카드를 추천합니다.
• 비 로그인 상태의 경우 챗봇 메세지로 로그인을 지원하여 로그인합니다.

강인혁	배시훈	이정환
@kenkang99	@BaeSihun	@ljh4770
PM/AI Engr.	Data Engr./ML Engr.	FE/BE/Infra Engr.

• 🧑‍💼 서비스 기획 및 팀 운영

  • 프로젝트 주제 발의 및 목표 & 지표 설정, 개발 일정 수립

• ✨ AI 기능 개발

  • 카드 혜택 설명/비교 기능 구현, 혜택 기반 카드 추천 모델 개발

• ⚡️ RAG 시스템 고도화

  • AI Agent 설계, RAG 성능 개선 Graph RAG 파이프라인 구축, LangSmith 이용 성능 추적

• 💽 데이터 처리 담당

  • 우리카드 상품 정보 크롤링, 카드 상품 설명서·혜택 텍스트 정제

• ✨ ML 기능 개발

  • 소비 데이터 분석 및 군집화 모델링, 소비 패턴 기반 카드 추천 로직 개발

• ✨ QnA 기능 개발

  • 금융 용어 QnA, 카드 가입/상품 관련 QnA 기능 개발 및 성능 개선

• 🗃️ 데이터 엔지니어링

  • 금융 용어·FAQ 데이터 크롤링, ERD 설계, DB 구축

• ♻️ MCP 기능 마이그레이션

  • RAG 및 ML 파이프라인 서버 통합 및 코드 리팩터링

• ✨ 챗봇 기능 개발

  • 웹소켓 기반 실시간 통신 적용, LangGraph 기반 MCP 툴 호출 및 가드레일 구현

• 🏗️ 서비스 아키텍처 설계

  • 로드 밸런싱·사용자 응답 속도 고려 서비스 아키텍처 설계

• ☁️ 인프라 구축 및 배포

  • 온프레미스·AWS 환경에서 서비스 배포, Docker 기반 개발 환경 구성

• 🛠️ 백엔드 아키텍처 및 서버 개발

  • FastAPI 기반 서버 구조 설계, API 및 서비스 로직 개발

• 🖥️ 프론트엔드 구현

  • 클라이언트 화면 구현 및 기능 연동