Problem
- 지역 구직자와 기업 간 정보 비대칭으로 적합한 매칭이 어려움
- 기업·직무 정보가 여러 공공데이터에 흩어져 있음
- 짧고 비정형인 텍스트라 의미 기반 추천 모델 구축이 어려움
대학·대외활동
기업 추천 챗봇 서비스
지역 구직자에게 맞는 기업과 직무를 근거와 함께 추천하는 RAG 챗봇, JOB-IS
2025 제6회 부울경 ICT 아이디어 경진대회 우수상
수행기간 | 2025.04 ~ 2025.08
지역 구직자와 기업 사이의 정보 비대칭
My Role
- 사용자 프로필과 질문을 결합한 쿼리를 SBERT로 임베딩하고 FAISS 코사인 유사도로 검색하는 파이프라인 구축
- LangChain 기반 RAG 구현, 응답을 기업 특성, 직무 설명, 필요 역량 순으로 표준화
- 외부 검색(Perplexity)을 결합해 부족한 기업 정보 보완
- chunk 재구성과 프롬프트 템플릿 고정으로 답변 일관성 확보
Result
- 질문 의도에 맞는 기업·직무를 근거와 함께 추천
- 응답 일관성과 추천 품질 개선, Kakao Map API 연동으로 위치 정보 제공
기술적 의사결정
SBERT 임베딩 + FAISS 검색 후 GPT-4o 생성 (RAG)
짧고 비정형인 기업·직무 텍스트를 의미 기반으로 검색해 근거가 있는 추천을 만들기 위해
외부 검색(Perplexity) 결합
공공데이터만으로는 기업 정보가 부족한 경우를 보완
chunk 재구성과 출력 템플릿 고정
답변마다 형식이 달라지던 문제를 "기업 특성 → 직무 설명 → 필요 역량" 순서로 고정해 일관성 확보
