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고객사 장애 접수 대응 자동화 RAG 솔루션 구축 전문가

2026.09.08 11회 AI/ML
예산
8,333,333원
예상 기간
약 3개월
지원 마감
2026년 09월 14일
난이도
어려움

기술 스택

Python LangChain Vector DB OpenAI API RAG Kakao API IMAP/SMTP Docker

AI 분석 요약 기회점수 66/100

고객사 50여 곳에서 메일·카카오톡으로 접수되는 장애 문의를 AI가 분석해 기존 장애 대응 매뉴얼 기반의 조치 가이드를 자동 제시하는 사내 업무용 RAG 시스템 구축 프로젝트입니다. 스크래치 개발이 아닌 기존 RAG 챗봇 솔루션의 커스터마이징, 접수 채널 연동, 매뉴얼·이력 데이터 임베딩, 사내 인프라 세팅 및 이관이 핵심 범위입니다. RAG 파이프라인 구축과 문서 임베딩, 온프레미스 환경 세팅 경험을 갖춘 AI 엔지니어에게 적합합니다.
핵심 요구사항
  • 메일·카카오톡 2개 접수 채널 연동 및 텍스트 추출·정규화
  • 구조화·비구조화 혼재 장애 매뉴얼과 과거 이력 데이터 임베딩
  • RAG 기반 장애 유형 판별 및 매뉴얼 근거 조치 가이드 도출
  • 사내 온프레미스 환경 세팅 및 운영 이관
  • 신규 장애 유형·매뉴얼 지속 반영 체계와 월 정액 유지보수 범위 설계
  • 초기 구축비와 월 유지보수비 분리 견적
산출물
  • 요구사항 정의서
  • 전체 소스코드(발주사 소유 저장소)
  • 시스템 구성도 및 DB 스키마
  • 관리자 가이드
  • 배포·운영 매뉴얼
매력 포인트
  • 비교적 명확한 과업 범위와 결과물 정의
  • 무상 하자보수 후 월 정액 유상 유지보수 등 장기계약 가능성
  • 예산 상한 3,000만원으로 3개월 규모 대비 합리적
주의사항
  • 보안 정책상 화면 공유·원격 접근 불가로 용인 사무실 상주·방문 필수(원격 불가)
  • 사내 개발·전산 담당자 부재로 기술 판단을 전적으로 파트너에 의존
  • 매뉴얼화 미완성으로 운영 중 지속 추가 발생, 유지보수 범위·비용 분쟁 소지
프로젝트 유형신규개발
적합 개발자RAG·LLM 파이프라인 구축 경험이 있는 3~6년차 AI/백엔드 엔지니어 (Python + Vector DB)

클라이언트 정보

회사위시켓
위치경기도 용인시 수지구
고용형태CONTRACTOR

프로젝트 원문 설명

위시켓에서 원본 확인
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