연성대학교 입시 문서를 기반으로 상담 응답, 응답 시간, 지식 분리 요구를 다룬 RAG 챗봇 백엔드 사례입니다.

공개 가능한 보조 근거입니다. 소스코드와 내부 운영 세부사항은 비공개로 유지합니다.

입시 상담 도메인은 문서 기반 답변, 매년 바뀌는 입학 문서 업데이트, 응답 시간 제약, 지식 분리가 필요했습니다.

공개 가능한 RAG 서비스 표면의 백엔드 구현 범위를 담당했습니다.

실무형 RAG 백엔드를 위해 문서 파싱, 임베딩, FAISS/S3 영속화, 콜백/SSE 응답 경로, 토큰 비용 추적을 사용했습니다.

주요 기술·키워드는 FastAPI · RAG · FAISS · S3 · Document parsing · Backend API입니다.

연성대학교 입시 RAG 챗봇 사례는 데모, PoC, 문서화, 공개 가능한 근거를 통해 역할 범위와 기술 적합성을 검증한 작업입니다.

데모는 코드 실행 여부보다 고객이 무엇을 판단할 수 있는지, 어떤 제약과 리스크를 확인할 수 있는지에 초점을 둡니다.

FastAPI RAG 백엔드 / 문서 인입 및 벡터스토어 파이프라인 / 콜백 / 스트리밍 응답 경로 / 테넌트별 지식 분리 노트

보조 기술 근거로만 사용하며 상담 건수나 답변 정확도 수치는 주장하지 않습니다.

외부 근거는 공개 안전 처리된 표면과 익명화 설명으로 제한됩니다.

이 사례는 보조 기술 근거 · RAG · 백엔드 API 관점에서 고객 문제, 기술 검증, 산출물 패키징을 연결한 근거입니다.