🍷 와인 초보 입문 가이드 챗봇 기획안

1. 서비스 개요

와인 입문 챗봇은 와인에 대한 지식이 부족한 초보자를 위해, 음식 페어링, 와인 용어 해석, 입문용 추천 정보를 AI 기반으로 정확하고 다단계 평가 방식으로 안내하는 와인 초보자 맞춤형 챗봇 서비스입니다.

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2. 기획 배경

• 🍇 와인 정보의 복잡함

  • 라벨, 품종, 빈티지 등 구조화되지 않은 정보가 많아 진입장벽이 높음

• 🧀 실용적인 음식 페어링 정보 부족

  • 한식, 매운 음식 등 실생활 기반 궁합 정보 부족

• 📱 비대면 와인 큐레이션 수요 증가

  • 홈술 트렌드와 입문자 증가로, 대화형 정보 탐색 니즈 확대

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3. 사용자 경험 흐름 (UX 시나리오)

✅ 사용자 입력 단계

• 질문 예시
  • “삼겹살에 어울리는 와인 뭐가 있어요?”
  • “까쇼 블렌딩이 뭔 뜻이에요?”
  • “2~3만 원대 입문용 레드 추천해줘요”

➡️ ‘와인 추천 받기’ 버튼 클릭

🤖 챗봇 응답 프로세스

1. 사용자 질문 → sLLM이 1차 응답 A 생성
2. GPT-4o-mini가 A의 신뢰도와 연관성 평가
3. 불충분한 경우 → FAISS 기반 RAG로 내부 와인 문서 검색 → 응답 B 생성
4. 다시 GPT-4o-mini가 응답 B 평가
5. 여전히 부족하면 → Tavily API로 외부 콘텐츠 요약 → 최종 응답 C 생성
6. 사용자에게 가장 신뢰도 높은 결과 제공

→ 챗봇은 다단계 필터링을 통해 정확도 높은 와인 추천 및 설명을 제공

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4. 기술 구성 요소

🧠 LLM 및 평가 모델

• 1차 응답 생성: Fine-tuned sLLM (와인 용어·페어링 문체 학습)
• 응답 평가: GPT-4o-mini (OpenAI API 기반, 응답 적절성 평가)

🔍 검색 기반 QA (RAG)

• GPT 판단 후 부정확한 경우 → FAISS 기반 내부 문서 벡터 검색
• 관련 콘텐츠를 sLLM에 프롬프트로 주입해 응답 재생성
• 최종 보완 필요 시 → Tavily 웹 검색으로 요약 보완

💻 시스템 구성

• 백엔드: Django (Python)
• 프론트엔드: HTML, CSS, Django Template 기반 UI
• 모듈 흐름: 사용자 입력 → sLLM → GPT-4o-mini → RAG 검색 → Tavily 보완

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5. 데이터 소스

• 내부 문서

  • 한국와인협회 초보자 가이드, 수입사 교육자료 (PDF → 텍스트 전처리)
  • 음식별 와인 페어링 추천표

• 외부 콘텐츠

  • 유튜브 자막 (와인앤모어, 비노빈센트)
  • 와인 리뷰 블로그, 백화점/마트 와인 콘텐츠 (출처 표시 및 요약 활용)

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6. 사용자 케이스 예시

케이스	설명	챗봇 기능
🍛 음식 페어링	삼겹살, 매운탕, 치즈 등과 어울리는 와인 추천	추천 와인 + 페어링 이유 제공
📘 와인 용어 해설	까쇼, 블렌딩, 빈티지, 바디감 등 전문용어 풀이	용어 설명 + 연관 예시 와인 안내
🍷 구매 가이드	입문자용 가격대, 인기 품종 추천	가격대별 와인 추천 + 구매 팁 제공

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7. 고도화 아이디어

기능	설명
📷 라벨 이미지 인식	와인 라벨 이미지로 품종 및 설명 자동 추출
🛒 쇼핑몰 연동	추천 와인에 바로 연결되는 구매 링크 제공
📓 테이스팅 노트 기록	사용자가 마신 와인을 기록해 개인화 추천 정밀도 향상

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8. 기대 효과

• ✅ 와인 입문자의 학습과 실용 소비를 동시에 지원
• ✅ 사용자 질문 기반의 정확한 추천 및 해설로 신뢰성 있는 콘텐츠 제공
• ✅ 와인 문화 확산 및 커머스 연계 가능성 확보

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9. 응답 생성 프로세스 요약

\[사용자 질문 입력]
↓
\[Fine-tuned sLLM이 1차 응답 생성]
↓
\[GPT-4o-mini가 평가 → 부정확 시]
↓
\[FAISS로 내부 문서 검색 → 응답 재생성]
↓
\[여전히 부족 시 Tavily로 웹 검색 요약]
↓
\[최종 응답 + 후속 추천 제공]