(1) 문제점
- 팀 내 정보가 분산되어 있어, 필요한 데이터를 찾는 데 시간이 소모되고 비효율적인 업무가 발생.
- 다양한 툴에서의 정보 조회가 복잡하고 일관되지 않아 협업에 어려움이 있음.

(2) 프로젝트 목표
- AI 기반의 정보 검색 및 관리 서비스를 제공하여, 팀 내 모든 정보를 효율적으로 통합하고 실시간으로 검색할 수 있게 함.
- 다양한 툴과의 연동을 통해 업무 흐름을 통합하고, 팀원들의 협업 효율성을 높임.

(3) 주안점
- 사용자의 업무 환경에 맞춘 AI 톤 설정과 툴 연동 기능을 제공하여 맞춤형 서비스를 구현.
- 직관적이고 사용하기 쉬운 UI/UX를 통해 빠르게 온보딩할 수 있도록 설계.

1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개
- 서비스 카테고리: AI, SaaS, 프로젝트 매니지먼트
- 메인 타깃: 스타트업 및 개발 조직 (기획자, 개발자, 팀 리더)
- 서비스 개요:
• Slack, Figma, Notion, Github 등 다양한 협업 툴에서 데이터를 수집해
• LLM 기반으로 분석하고, 질문에 답변하거나 자동화된 워크플로우를 제공하는 웹 기반 SaaS
• 개발팀의 커뮤니케이션 효율을 높이고, 반복 업무를 자동화하기 위해 기획된 서비스

2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경
• 서비스 기획 및 전체 플로우 설계
• React 기반 클라이언트 웹 프론트엔드 개발
• Flask 기반 백엔드 개발
• LangChain + OpenAI API 연동
• 외부 협업 툴 API 연동 (Slack, Github, Notion 등)
• 데이터 수집, 가공, 임베딩 파이프라인 설계
• 대화형 LLM 에이전트 설계 및 자동화 시나리오 구성


3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- Slack, Notion, Github, Figma 연동 기능 개발
• 각 플랫폼의 API를 통해 메시지, 커밋, 디자인 히스토리, 문서 등 데이터 수집
• OAuth 기반 인증 및 사용자별 연동 관리
- 질문-응답형 LLM 기능 구현
• LangChain을 활용해 수집한 데이터에 대해 문맥 기반 Q&A 기능 구현
• 예: “이번주에 가장 활발했던 이슈는?”, “피그마에서 변경된 UI는?”
- 자동화 기능 설계 및 구현
• 예: 매일 아침 슬랙에 전날 커밋/문서 변경 요약 자동 포스팅
• 회의록 요약, PR 리뷰 요청 알림, 업무 중복 감지 등 개발팀 대상 업무 자동화
- 벡터 DB & 문서 임베딩 파이프라인 구축
• 개발팀의 협업 히스토리를 기반으로 검색 가능한 구조화된 벡터 저장소 구축
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 응답 시스템 구현


4) 주안점 : 서비스 구축 시 중점이 되었던 사항
LLM을 기반으로 한 실시간 분석 및 질문 응답 정확도 개선