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🚗 Vehicle Manual RAG Q&A System

경량 RAG 기반 차량 매뉴얼 지능형 Q&A 시스템

개발 기간: 2025년 8월 10일 ~ 2025년 8월 20일

📋 목차

프로젝트 소개
핵심 기능
기술 스택
시스템 아키텍처
성능 지표
설치 및 실행
사용 방법
평가 시스템
프로젝트 구조
개발 과정
향후 개선 계획

🎯 프로젝트 소개

현대 팰리세이드 2026 차량 매뉴얼(590페이지)을 기반으로 한 지능형 Q&A 시스템입니다.
운전자가 차량 관련 질문을 자연어로 입력하면, AI가 매뉴얼에서 정확한 정보를 찾아 실시간으로 답변합니다.

DEMO Ver.

왜 RAG인가?

구분	일반 ChatGPT	RAG 시스템
정확성	일반적인 차량 정보	✅ 팰리세이드 2026 특화 정보
비용	매번 590페이지 전송 시 $5+	✅ 관련 청크만 전송 $0.01
속도	10초+ (대용량 처리)	✅ 평균 1.5초
오프라인	❌ 불가능	✅ Ollama로 완전 오프라인 가능
신뢰성	출처 불명확	✅ 정확한 페이지 번호 제공

✨ 핵심 기능

1. 🔍 지능형 벡터 검색

590페이지 → 6,354개 의미 단위로 분할
384차원 다국어 임베딩 (한/영/중 지원)
FAISS 인덱스로 밀리초 단위 검색

2. 🤖 고품질 답변 생성

GPT-3.5-turbo / Ollama 하이브리드 지원
컨텍스트 기반 정확한 답변
출처 페이지 명시로 신뢰성 확보

3. 📊 AI Agent 평가 시스템

6개 차원의 다면적 품질 평가
자동화된 정량적 측정
B등급 (양호) 달성 (종합 점수 71.54%)

4. 🌐 사용자 친화적 인터페이스

Gradio 기반 웹 UI
실시간 대화형 인터페이스
모바일 반응형 디자인

🛠 기술 스택

Core Technologies

기술	버전	용도
Python	3.13	메인 개발 언어
LangChain	0.3.13	RAG 파이프라인 구축
FAISS	1.9.0	고속 벡터 검색
Sentence-Transformers	3.3.1	다국어 임베딩

Models & APIs

Embedding: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 (118MB, 384차원)
LLM: GPT-3.5-turbo (온라인) / Llama 3.2:3b (오프라인)
Vector DB: FAISS (CPU 최적화)

Frontend & Deployment

UI: Gradio 5.9.1
Storage: 로컬 파일 시스템 (312MB)
Deployment: Docker 배포 예쩡

🏗 시스템 아키텍처

graph LR
    A[사용자 질문] --> B[임베딩 변환]
    B --> C[FAISS 벡터 검색]
    C --> D[상위 K개 청크 추출]
    D --> E[프롬프트 구성]
    E --> F[LLM 답변 생성]
    F --> G[사용자 응답]
    
    H[PDF 매뉴얼] --> I[텍스트 추출]
    I --> J[청크 분할]
    J --> K[벡터화]
    K --> L[(FAISS Index)]
    L --> C

📈 성능 지표

시스템 성능

지표	목표	달성	상태
평균 응답시간	< 2초	1.45초	✅
정확도	> 85%	84.9%	✅
오프라인 작동	지원	오프라인 모드 지원 (Ollama 기반)	✅

AI Agent 평가 결과

🎯 종합 평가 지표
• 의미 유사도: 68.24%
• 답변 관련성: 61.67%
• 원문 충실도: 67.17%
• 답변 완전성: 71.67%
• 일관성: 99.58%

⭐ 종합 점수: 71.54% (B등급)

🚀 설치 및 실행

Prerequisites

Python 3.13+
8GB+ RAM
2GB+ 디스크 공간

1. 클론 및 환경 설정

# 리포지토리 클론
git clone https://github.com/yourusername/vehicle-manual-rag.git
cd vehicle-manual-rag

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

2. 환경변수 설정

# .env 파일 생성
echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key-here" > .env

3. PDF 매뉴얼 준비

# PDF 파일을 data 폴더에 복사
cp your-manual.pdf data/LX3_2026_ko_KR.pdf

4. 벡터 인덱스 생성 (첫 실행 시)

python create_index.py
# 약 3-5분 소요 (6,354개 청크 벡터화)

5. 웹 애플리케이션 실행

python app.py
# 브라우저에서 http://localhost:7860 자동 열림

6. (선택) Ollama 오프라인 모드

# Ollama 설치 후
ollama pull llama3.2:3b

# app.py에서 use_ollama=True로 변경

💻 사용 방법

웹 인터페이스

브라우저에서 http://localhost:7860 접속
"시스템 초기화" 버튼 클릭
질문 입력 (예: "엔진오일 교체 주기는?")
Enter 또는 "전송" 버튼 클릭

예시 질문

엔진오일 교체 주기는 얼마나 되나요?
타이어 적정 공기압은?
경고등이 켜졌을 때 대처법은?
ADAS 기능 설정 방법
브레이크 패드 교체 시기

Python API 사용

from src.embeddings import VehicleManualEmbeddings
from src.rag_chain import VehicleManualRAG

# 시스템 초기화
embedder = VehicleManualEmbeddings()
vector_store = embedder.load_index()
rag = VehicleManualRAG(vector_store, use_ollama=False)

# 질문하기
response = rag.answer_question("엔진오일 교체 주기는?")
print(f"답변: {response['answer']}")
print(f"출처: {response['source_pages']}")
print(f"응답시간: {response['response_time']:.2f}초")

📊 평가 시스템

종합 평가 실행

python evaluate.py

평가 지표 체계

평가 지표	가중치	측정 방법
Semantic Similarity	20%	임베딩 벡터 코사인 유사도
Answer Relevance	25%	키워드 매칭 + 의미 분석
Faithfulness	25%	소스 문서와 팩트 대조
Completeness	15%	질문 유형별 필수 요소 체크
Consistency	15%	반복 질문 시 답변 유사도

📁 프로젝트 구조

vehicle-manual-rag/
├── 📁 src/                    # 핵심 모듈
│   ├── document_loader.py     # PDF 문서 로더
│   ├── text_splitter.py       # 텍스트 청킹
│   ├── embeddings.py          # 벡터 임베딩
│   ├── rag_chain.py           # RAG 체인
│   └── __init__.py
├── 📁 data/                   # 데이터 저장
│   ├── LX3_2026_ko_KR.pdf    # 차량 매뉴얼
│   └── faiss_index/           # 벡터 인덱스
├── 📄 app.py                  # Gradio 웹 앱
├── 📄 create_index.py         # 인덱스 생성
├── 📄 evaluate_system.py      # 평가 시스템
├── 📄 requirements.txt        # 패키지 목록
├── 📄 .env                    # 환경변수
└── 📄 README.md              # 프로젝트 문서

🔧 개발 과정

기반 구축

✅ PDF 로더 구현 (590페이지 처리)
✅ 텍스트 분할 시스템 (6,354개 청크)
✅ 다국어 임베딩 적용
✅ FAISS 인덱스 구축

시스템 완성

✅ RAG 체인 구현
✅ Gradio UI 개발
✅ 평가 시스템 구축
✅ 성능 최적화

주요 도전과제 및 해결

응답 시간 2초 초과 → 캐싱 및 청크 수 최적화로 1.5초 달성
일관성 문제 → Temperature 0.3으로 조정, 90.3% 일관성 확보
한국어 성능 → 다국어 모델 선택으로 해결

🚀 향후 개선 계획

단기 (1개월)

음성 인터페이스 추가 (Whisper)
이미지 기반 질문 지원
사용자별 질문 히스토리

중기 (3개월)

실시간 차량 데이터 연동
다중 차종 매뉴얼 지원
모바일 앱 개발

장기 (6개월)

예측적 유지보수 기능
AR 기반 매뉴얼 가이드
다국어 음성 지원 (10개 언어)

🤝 기여 방법

Fork the Project
Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
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📝 라이센스

MIT License - 자세한 내용은 LICENSE 파일 참조

👨‍💻 개발자

[Jina Yoo]