Summary

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CampusMate-RAG: Personalized ToDo & Univ. Announcement(SnoWe) RAG Search System for Academic Productivity

https://github.com/yjchun626/CampusMate-RAG

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• Streamlit Cloud에 배포된 App

CampusMate RAG

프로젝트 개요

🧠 나만의 일정 & 학교공지 검색 RAG 챗봇
•	자연어로 일정, 활동, 학교 공지까지 바로 물어볼 수 있는 “나만의 비서”
•	💬 예시 쿼리:
•	“8월 2일에 뭐 있어?”
•	“운동 있는 날은 언제야?”
•	“장학금 관련 공지 알려줘”

기능 정리 (Features)

구현 상세

• 고도화 데이터 전처리 & 파싱:
  • 자연어 쿼리로부터 날짜, 시간, 키워드 추출 (정규표현식 기반)
  • 데이터 컬럼에 맞는 pandas 필터 기반 사전 candidate 최적화
• 임베딩 벡터 DB:
  • (한국어) Semantic Embedding 모델(jhgan/ko-sbert-sts) 활용
  • Chroma Vector Store로 candidate 일정/공지사항을 Dense Vector 화
• RAG 메인 로직:
  1. 유저 쿼리 질의 → 날짜/시간/키워드 파싱
  2. 후보군 필터링 (pandas)
  3. 후보가 적을 땐 단순 출력 / 많거나 모호할 땐 vector similarity로 ranking
  4. 중복 일정 제거, 날짜/키워드 분기 처리로 오답률 최소화
• 카드형 UI + 세션구분
  • Streamlit+세션 상태 관리로 카테고리별 쿼리·결과 탭 및 예시 자동전달
• 실제 RAG 실험을 통한 발화별 검색정확도 평가 & 개선
  • "날짜만 입력", "키워드만 입력", "날짜+키워드 조합" 등 실습 케이스에서 expected output 나오도록 쿼리 함수 조정
• 정규표현식 기반 질의 파싱
  • 사용자의 자유자재 자연어를 date/hour/keyword로 "정형 정보"화 하여 downstream search에 명확하게 context 전달
  • 예: '운동 있는 날은 언제야?' → "keyword=운동", '2025-08-03 일정' → "date=2025-08-03"
• 탭/도메인별 쿼리 흐름/결과 프롬프트
  • 일정/공지 구분, 없는 결과일 때는 "조건에 맞는 일정이 없습니다."와 같은 안내도 사용자 prompt로 항시 제공
  • "2025-08-03에 등록된 모든 일정을 보여드릴게요!" 등 안내 UX도 구현

사용 기술 스택

•	🔤 Language: Python 3.12
•	🧠 Embedding Model: `jhgan/ko-sbert-sts` (한국어 SBERT)
•	📚 Vector Store: Langchain + Chroma
•	📦 Data Format: CSV (`todo.csv`, `article.csv`)
•	🧩 Keyword Parsing: `re` 정규표현식
•	💻 UI Framework: Streamlit
•	🔧 기타: pandas, Huggingface Transformers

시스템 구조 요약