Empathetic AI Diary

프로젝트 소개

• 사용자가 모바일 어플리케이션에 일기를 작성하면 KoBERT 모델을 사용해 6가지 감정 중 하나로 분석
• 파인 튜닝된 LLM 모델이 사용자 감정에 맞춰 공감 및 위로를 제공하는 서비스
• AWS EKS 및 RDS를 이용한 무중단-고가용성 서비스 구축

1. 기술 스택

1. AI 및 모델

   • KoBERT (감정 분석)
   • LLM (공감 대화 생성)
   
   

2. 클라우드 인프라

   • AWS EKS (Kubernetes)
   • AWS RDS (Relational Database Service)
   
   

3. 개발 환경

   • Python (KoBERT 및 LLM)
   • Container
   • React-Native Expo
   • Nest.js
   • PostgreDB
   • CoLAB
   
   

4. CI/CD

   • Jenkins
   • GitLab
   • ArgoCD
   • Harbor
   • SonarQube
   
   

5. 모니터링

   • Prometheus
   • Grafana
   • AWS CloudWatch
   
   

6. 협업 도구

   • Notion

   
   
   
   

2. 프로젝트 기간 및 일정 관리

프로젝트 기간

• 2024-09-013 ~ 2024-12-07

일정 관리

• Notion을 통한 업무 진척도 관리 및 자료 관리
• 매주 진행되는 Agile 스크럼 미팅

3. 프로젝트 차별점

• AI 기반의 감정 분석 및 맞춤형 대화 생성으로 사용자 경험 향상
• 고가용성 인프라 구축으로 안정적인 서비스 제공
• KoBERT 및 LLM 모델의 결합으로 감정 분석 및 대응의 정확도와 공감력 강화

4. 개선 목표

1. 모델 최적화

   • KoBERT 및 LLM의 성능을 지속적으로 개선하여 더 나은 감정 분석 및 공감 대화 제공
   
   

2. 사용자 경험 강화

   • 다양한 감정 분석 및 공감 반응을 통한 개인 맞춤형 서비스 강화
   
   

3. 인프라 확장성 강화

   • 고가용성 인프라를 지속적으로 최적화하여 사용자 수 증가에 대비