로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기 # 44 - 시스템 확장 및 추가 기능 구현

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기

7.3 시스템 확장 및 추가 기능 구현

이제 기본적인 AI 챗봇 기능이 완성되었으므로,
더 많은 사용자 환경에서 활용할 수 있도록 시스템을 확장하고 추가 기능을 구현하겠습니다.
이번 단계에서는 다국어 지원, 추천 시스템, AI 챗봇 기능 확장 등을 다룹니다.

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1) 다국어 지원 (Multilingual AI 챗봇)

✅ ① 다국어 번역 기능 추가

LLM이 한 언어로만 응답하는 경우 다국어 환경에서는 불편함이 발생할 수 있습니다.
이를 해결하기 위해 자동 번역 기능을 추가하여 다국어 대응합니다.

📌 OpenAI의 GPT-4 번역 API 활용

suspend fun translateText(text: String, targetLanguage: String): String {
    val response = openAiApi.translate(
        sourceText = text,
        targetLanguage = targetLanguage
    )
    return response.translatedText
}

📌 프론트엔드에서 사용자 언어 감지 및 번역 요청

const userLang = navigator.language || "en"; // 브라우저 언어 감지
fetch("https://backend-url.com/api/translate", {
    method: "POST",
    body: JSON.stringify({ text: "Hello", targetLanguage: userLang })
});

🚀 효과:

• AI 챗봇이 다국어 환경에서도 대응 가능
• 자동 번역을 통해 글로벌 사용자가 쉽게 접근 가능

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2) 사용자 맞춤형 추천 시스템

✅ ① 사용자의 대화 패턴 분석 후 맞춤형 응답 제공

• 사용자의 대화 기록을 기반으로 유사한 질문을 분석하여 추천 답변 제공

📌 RAG 기반 추천 기능 적용

suspend fun recommendSimilarResponses(userMessage: String): List<String> {
    val similarResponses = faissSearch.findSimilar(userMessage)
    return similarResponses.take(3) // 상위 3개 추천
}

📌 프론트엔드에서 추천 응답 표시

fetch("https://backend-url.com/api/recommend", {
    method: "POST",
    body: JSON.stringify({ message: "비밀번호를 잊어버렸어요" })
}).then(response => response.json())
  .then(data => console.log("추천 응답:", data));

🚀 효과:

• 사용자가 입력하지 않아도 AI가 선제적으로 유사한 질문을 추천
• FAQ 챗봇처럼 활용 가능, 고객 지원 자동화 가능

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3) 음성 기반 챗봇 (Speech-to-Text & Text-to-Speech)

✅ ① 음성 입력 (Speech-to-Text, STT) 적용

• 사용자가 음성으로 질문을 입력하면 텍스트로 변환 후 LLM 요청

📌 브라우저에서 STT 활성화

const recognition = new webkitSpeechRecognition();
recognition.lang = "ko-KR"; // 한국어 설정
recognition.start();

recognition.onresult = (event) => {
    const transcript = event.results[0][0].transcript;
    console.log("음성 입력:", transcript);
};

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✅ ② AI 챗봇 응답을 음성으로 변환 (Text-to-Speech, TTS)

• 챗봇의 응답을 음성으로 읽어주도록 TTS(Text-to-Speech) 기능 추가

📌 Web Speech API 활용

const synth = window.speechSynthesis;
const speakResponse = (text) => {
    const utterance = new SpeechSynthesisUtterance(text);
    utterance.lang = "ko-KR"; // 한국어 설정
    synth.speak(utterance);
};

🚀 효과:

• 음성 지원이 필요한 모바일 사용자 및 고령층 사용자에게 유용
• 음성 챗봇 기능 강화 → 스마트 스피커에서도 활용 가능

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4) AI 챗봇 확장 기능 (강화 학습 적용)

✅ ① 사용자 피드백 기반 챗봇 성능 개선

• 사용자가 AI 응답이 유용한지 피드백하면, AI가 이를 학습하여 성능 개선

📌 사용자의 피드백 저장

fetch("https://backend-url.com/api/feedback", {
    method: "POST",
    body: JSON.stringify({ messageId: "12345", rating: "positive" })
});

📌 AI 모델 강화 학습 적용

suspend fun trainChatbotWithFeedback() {
    val feedbackData = database.getFeedback()
    llmModel.trainWithData(feedbackData)
}

🚀 효과:

• 사용자와의 상호작용을 통해 챗봇이 지속적으로 개선됨
• 기업용 AI 챗봇에서 고객 피드백을 반영하여 정확도 향상

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5) 확장 기능 비교 및 추천

확장 기능 적용 기술 주요 효과

다국어 지원	OpenAI 번역 API	글로벌 사용자 대응
맞춤형 추천 시스템	RAG + FAISS 검색	개인화된 응답 제공
음성 지원 (STT & TTS)	Web Speech API	음성 기반 챗봇 구축
강화 학습 적용	사용자 피드백 학습	AI 성능 지속 개선

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6) 다음 단계

이제 AI 챗봇을 확장하여 다양한 기능을 추가할 수 있도록 개선했습니다.
다음으로 8.1 프로젝트 개발 과정 정리를 진행하여
전체 프로젝트 리뷰 및 배운 점을 정리하겠습니다! 🚀