연성대학교 입시 상담을 위한 문서 RAG 백엔드와 웹·카카오 응답 경로를 구현했습니다. 입시 문서의 근거를 검색해 답하고, 채널의 응답 방식과 대화 이력을 함께 처리했습니다.

입시 상담은 모집요강과 전형 일정 등 근거 문서가 중요하며, 입시 연도 변경에 따라 지식과 안내 문구를 갱신해야 합니다. 웹에서는 답변을 순차 표시할 수 있지만 카카오 상담은 접수 응답과 후속 답변을 분리하는 처리가 필요했습니다.

RAG 백엔드와 채널별 응답 경로, 문서 처리와 검색 구성을 담당했습니다. 입시 상담에 필요한 근거 문서, 대화 맥락, 채널별 응답 제약을 실제 구현으로 연결했습니다.

입시 상담 모델은 Voyage 임베딩과 FAISS MMR 검색을 사용하고, 최근 대화 이력을 문서 근거와 함께 모델에 전달합니다. 웹은 SSE로 답변을 순차 전달하며, 카카오는 콜백 사용 응답을 먼저 반환한 뒤 완성된 답변을 후속 전송합니다. 채널별 토큰 비용을 기록하는 경로도 포함돼 있습니다.

같은 백엔드에는 사용자가 올린 문서를 처리하는 별도 경로가 있습니다. 문서를 PDF로 변환하고 표·본문을 추출한 뒤 Titan 임베딩과 FAISS 인덱스를 생성합니다. 사용자·문서별로 S3에 보관하고 질문 시 필요한 인덱스를 불러옵니다. 이 경로를 입시 상담의 고정 지식 구성과 혼동하지 않도록 별도 도식으로 나눴습니다. 멀티테넌트 지식 분리를 위해 사용자·문서 식별자를 기준으로 저장 위치와 조회 대상을 구분했습니다.

기존 운영 자료에는 입시 문서 갱신과 서비스 유지보수 이력이 있습니다. 이번에는 상담 채널 구성도, 문서 지식 준비·조회 흐름도, 구현 근거 표를 추가했습니다. 상담 건수·정답 정확도나 유상 검수 완료는 코드만으로 증명할 수 없어 별도 실적으로 확장하지 않았습니다.

코드에서 확인한 처리 흐름을 재구성했으며 소스코드·입시 문서 원문·대화 기록·운영 접속 정보는 공개하지 않습니다. 사용자·문서별 저장 경로가 존재한다는 사실을 권한 격리의 완전성이나 보안 감사 완료로 해석하지 않습니다.