우아한공방, RAG 챗봇으로 디자인 시스템 사용성 UP!
by DD
1개월 전
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우아한공방은 디자인 시스템 사용성 향상을 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 챗봇을 개발
AWS Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 챗봇의 RAG 체인을 구축하고, Amazon OpenSearch Serverless(AOSS)를 벡터 스토어로 사용
챗봇은 스트리밍 응답(Streaming Response), 컴포넌트 추출(Component Extraction), Guardrail 설정 등을 통해 응답 품질과 안전성을 확보
챗봇 UI는 스토리북(Storybook)에 통합되어 전사적 접근성(Enterprise Accessibility)을 확보하고, MCP(우아한공방 MCP)와 연동하여 시너지 창출
챗봇 도입으로 반복적인 문의 감소, 개발 생산성 향상, GenUI 플랫폼으로의 확장 가능성을 열었음
RAG 기반 챗봇 아키텍처 심층 분석
우아한공방 챗봇은 AWS Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축했다. 사용자 질문에 대해 관련 문서를 검색(Retrieval)하고, 검색된 문맥(Context)과 함께 LLM에 전달하여 응답을 생성하는 구조이다.
Amazon OpenSearch Serverless(AOSS)를 벡터 스토어로 사용하여 메타데이터 기반 필터링을 구현, 컴포넌트 단위 검색 가능
