AInfo 프로젝트에서 CrewAI를 활용한 멀티에이전트 구조를 어떻게 구성했는지, 각 크루의 역할과 Flow 실행 구조를 정리합니다.

AInfo 프로젝트에서 LangChain 기반으로 도구(Tool)와 에이전트(Agent)를 어떻게 구성했는지 설계 흐름과 구현 코드 중심으로 소개합니다.

AInfo 프로젝트에서 벡터 검색을 담당하는 VectorRetriever 클래스의 전체 구조와 검색 흐름, 멀티 컬렉션 구성 방식에 대해 정리합니다.

LangChain의 RAG 체인과 Redis 기반 멀티턴 메모리를 활용해 AInfo 실시간 챗봇에서 어떻게 문맥을 유지하며 응답을 생성하는지 설명합니다.

AInfo 프로젝트의 챗봇 기능 중 REST 기반으로 구현된 채팅방과 채팅 로그 관리 API 구조를 정리합니다.

Django Channels를 기반으로 구축한 AInfo 실시간 챗봇의 WebSocket 연결, JWT 인증, 멀티턴 기록 저장 및 응답 스트리밍 구조를 소개합니다.

AInfo 프로젝트에서 유료 기능을 위한 결제 기능을 Django 기반으로 어떻게 구현했는지 소개합니다.

Django 관리자(admin) 페이지에서 Celery를 통해 전체 사용자에게 공지 메일을 비동기 전송하는 기능을 구현한 과정을 정리합니다.

AInfo 프로젝트에서 구현한 API 기반 공공 데이터 수집, PDF 분석, 벡터 저장 및 자동화 파이프라인을 소개합니다.

Django 기반 AInfo 프로젝트에 Celery를 적용한 과정과 사용 사례, 비동기 작업의 흐름을 설명합니다.