[기능 명세서] SelfCheck AI: 검증 중심 AI 자소서 서비스
1. 시스템 아키텍처 흐름도
서비스의 핵심 로직인 '이중 LLM 구조'와 '규칙 기반 필터'의 흐름은 다음과 같습니다.
2. 상세 기능 명세
| ID | 기능명 | 상세 설명 | 비고 |
|---|
| F-1.1 | 문항 및 답변 입력 | 사용자로부터 채용 문항(Text)과 작성한 답변(Text)을 입력받음. | 공백 포함 글자 수 실시간 카운팅 |
| F-1.2 | 직무 선택 | 지원하는 직무 카테고리를 선택 (검증 로직의 가중치로 활용). | 드롭다운 방식 |
| F-1.3 | 기초 규칙 검사 | 글자 수 미달/초과 여부, 필수 키워드 누락 여부 1차 필터링. | Rule-based |
2.2. AI 첨삭 및 개선 (LLM A: Editor)
| ID | 기능명 | 상세 설명 | 비고 |
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| F-2.1 | 문장 표현 개선 | 비문 수정, 전문 용어 최적화, 맞춤법 및 문법 교정. | 원문 유지하며 자연스러움 강조 |
| F-2.2 | 구조적 보완 | '소제목 - 상황(S) - 과제(T) - 행동(A) - 결과(R)' 구조에 맞춰 문단 재배치. | 논리적 흐름 강화 |
| F-2.3 | 변경점 비교(Diff) | 원문과 첨삭본을 대조하여 수정된 부분을 하이라이트 표시. | 사용자 수락/거절 기능 포함 |
2.3. 항목별 심층 검증 (LLM B: Evaluator) - 핵심 기능
| ID | 기능명 | 상세 설명 | 비고 |
|---|
| F-3.1 | 4대 지표 정량 평가 | 직무 적합성, 문제 해결력, 성장 가능성, 의사소통 항목별 0~100점 산출. | LLM Scoring |
| F-3.2 | 위험 요소 탐지 | '추상적 표현', '근거 없는 자신감', '질문 이탈' 등 감점 요인 추출. | 주의 아이콘 및 툴팁 제공 |
| F-3.3 | 정성 피드백 제공 | 점수에 대한 구체적 근거 및 부족한 부분에 대한 수정 가이드 생성. | 개선 방향성 제시 |
2.4. 결과 시각화 및 리포트 (Output Stage)
| ID | 기능명 | 상세 설명 | 비고 |
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| F-4.1 | 종합 대시보드 | 전체 평균 점수 및 항목별 오각형 방사형 그래프(Radar Chart) 출력. | 시각적 지표 제공 |
| F-4.2 | PASS/FAIL 판정 | 설정된 임계치(예: 평균 70점) 기준 통과 여부 및 재작성 권고 표시. | 서비스 신뢰도 확보 |
3. 항목별 평가 로직 (LLM B 프롬프트 설계 가이드)
평가 시 LLM B가 참조할 핵심 기준 정의입니다.
- 직무 적합성: 입력된 직무 기술서(JD)와 자소서 내 사용된 핵심 역량 키워드의 매칭률.
- 문제 해결력: 단순 나열이 아닌 '어려움 발생 → 분석 → 해결방안 실행'의 논리 구조 보유 여부.
- 성장 가능성: 성과 달성 이후의 학습 포인트나 조직 기여 의지가 명시되었는가.
- 의사소통: 단문 위주의 가독성, 두괄식 구성, 제목과 본문의 일치성.
4. 비기능적 요구사항 (Non-Functional)
- 응답 속도: LLM 이중 호출 구조이므로, 사용자 대기 시간을 고려하여 Streaming 방식으로 텍스트를 먼저 노출하거나 로딩 애니메이션 제공.
- 데이터 보안: 입력된 자소서 데이터는 평가 완료 후 즉시 파기하거나, 학습 데이터로 활용 시 비식별화 처리(개인정보 보호).
- 확장성: 향후 기업별 맞춤 질문(삼성, 현대 등) API 연동을 고려한 모듈화 설계.
