국가녹색기술연구소, 연구데이터 AI 어시스턴트 챗봇

The AI Assistant Chatbot developed by the National Green Technology Research Institute is designed to alleviate the burden of managing and processing vast amounts of data faced by researchers. Modern green technology research frequently generates large volumes of data, making efficient analysis paramount. This project supports researchers by reducing the time spent on data analysis and management, allowing them to focus more on their core research activities. This system is a RAG-based chatbot that employs the ChatGPT API to interact using natural language, providing immediate data accessibility. It offers an intuitive user interface built with the latest web technologies, including Next.js, React, and Tailwind CSS, and creates a robust server environment using Spring Boot. Notably, the implementation of vector databases significantly enhances large-scale data search speeds, optimizing the user experience. From a business perspective, this system dramatically improves the efficiency of research processes and reduces the time needed to derive insights from new data. As a result, research institutions can deliver faster and more precise research outcomes, accelerating the development pace of green technologies. Ultimately, this contributes substantially to sustainability-driven research and development activities.

국가녹색기술연구소의 연구데이터 AI 어시스턴트 챗봇은 연구자들이 직면하는 방대한 데이터 처리 및 관리의 부담을 덜기 위해 설계되었습니다. 현대의 녹색기술 연구는 종종 대량의 데이터를 생성하고 이를 효율적으로 분석하는 것이 중요합니다. 이 프로젝트는 연구원들이 데이터 분석 및 관리에 소모하는 시간을 줄이고 본연의 연구 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이 시스템은 RAG 기반의 챗봇으로, ChatGPT API를 활용하여 자연스런 언어로 상호작용하며 즉각적인 데이터 접근성을 제공합니다. Next.js, React, Tailwind CSS 등의 최신 웹 기술을 기반으로 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하며, Spring Boot를 사용해 안정적인 서버 환경을 구축하였습니다. 특히, 벡터 DB를 적용하여 대용량 데이터 검색 속도를 크게 개선해 사용자 경험을 극대화하였습니다. 비즈니스 측면에서 이 시스템은 연구 프로세스의 효율성을 비약적으로 향상시키며, 새로운 데이터의 인사이트 도출 시간을 단축시킵니다. 이를 통해 연구기관은 더 빠르고 정확한 연구 결과를 도출할 수 있으며, 이는 곧 녹색기술 개발 속도의 가속화로 이어집니다. 궁극적으로, 이는 지속 가능성을 추구하는 연구 및 개발 활동에 실질적인 기여를 하게 됩니다.