RAG 시스템 및 다중 출처 효과를 활용한 패션 코디 추천 챗봇의 구현과 평가
Implementation and Evaluation of a Fashion Coordination Recommendation Chatbot Using RAG System and Multi-Source Effect
- 주제어 (키워드) RAG 시스템 , 다중출처효과 , 사용자 경험 , 대화형 AI , GPT-4 , 추천 시스템; RAG system , multi source effect , fashion , chatbot , user experience , conversational AI , GPT-4 , recommendation system
- 발행기관 서강대학교 메타버스전문대학원
- 지도교수 사영준
- 발행년도 2024
- 학위수여년월 2024. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 메타버스전문대학원 메타버스테크놀로지
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000079118
- UCI I804:11029-000000079118
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
목차
제 1장 서론 1
제 2장 이론적 배경 및 문헌 고찰 4
2.1 다중 에이전트 대화 시스템 4
2.2 다중 에이전트 인터페이스를 인식하는 데 대한 이론적 관점 6
2.3 다중 출처 효과(The Multiple Source Effect) 8
2.4 RAG 이해 9
제 3장 시스템을 활용한 코디 추천 챗봇 구현 14
3.1 데이터 임베딩 및 벡터 DB 구축 14
3.2 쿼리 벡터화 및 관련 정보 추출 17
3.3 LLM을 통한 답변 생성 18
3.4 인터페이스 개발 19
제 4장 연구 방법론 23
4.1 연구 설계 23
4.1.1 실험 처치물 23
4.1.2 연구 대상 23
4.2 측정 도구 24
제 5장 실험 결과 27
5.1 응답자의 특성 27
5.2 조작적 점검과 신뢰도 29
5.2.1 실험 처치물의 조작 점검 29
5.2.2 종속 변인의 신뢰도 검증 29
5.3 연구 문제의 검증 30
5.3.1 독립 표본 t검정 30
제 6장 결론 32
제 7장 제언 및 제안 33
