LLM 기반 지역 축제/행사 추천 서비스 개발기: 플러터, Neo4j RAG 활용 사례
🤖 AI 추천
LLM, RAG, Neo4j, 플러터 등 최신 AI 및 모바일 개발 기술을 활용하여 실제 서비스를 개발하고자 하는 백엔드 개발자, 풀스택 개발자, 모바일 개발자에게 유용합니다. 특히 개인화 추천 기능 구현에 관심 있는 개발자에게 좋은 참고 자료가 될 것입니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술
LLM과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 사용자의 취향에 맞는 지역 축제/행사를 추천하는 서비스를 플러터로 개발한 사례를 소개합니다. Neo4j의 벡터 검색과 LLM 쿼리 생성을 기반으로 RAG 파이프라인을 구축한 것이 특징입니다.
기술적 세부사항
- 플랫폼: 웹 및 iOS 앱 (플러터 사용)
- RAG 아키텍처: Neo4j 벡터 검색 + LLM 쿼리 생성
- 데이터 소스: 한국관광공사 TourAPI (축제/행사 기본 데이터)
- AI 답변 참고 문서: 웹 검색 (실시간 아님)
- 주요 기능:
- 전국 축제/행사 정보 검색
- AI 지도 탐색
- AI 대화 기능 (축제/행사 전반 문의)
- 향후 기능: 로그인 기반 개인화 추천, 콘텐츠 제공
개발 임팩트
LLM과 Neo4j의 벡터 검색 기능을 결합하여 정보 검색의 정확성과 사용자 맞춤형 추천 기능을 강화할 수 있습니다. 플러터를 활용하여 웹과 앱 플랫폼을 동시에 구축함으로써 개발 효율성을 높이고 사용자 접점을 확대할 수 있습니다.
커뮤니티 반응
- 사용성 및 RAG 기능에 대한 피드백 요청 (개발자 커뮤니티 대상)
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