서울 청년 복지정책 AI 추천 서비스 — BRAIN4 팀
팀원: 권은영 (풀스택, 프로젝트 리드), 안준용 (백엔드/아키텍처), 심유나 (LLM/에이전트)
Confluence 원본: https://4brain.atlassian.net/wiki/spaces/WefareCompass
| 목표 | 서울 복지예산 17.4조 중 활용률 52%, 대상자 86%가 미신청하는 복지 사각지대 해소 |
| 대상 | 서울시 청년 (19~39세) |
| 기술 스택 | Django + LangGraph ReAct Agent + MCP + BM25/Dense + BGE Reranker |
| 현재 단계 | SeSAC 해커톤 본선 진출 (181팀 중 20위) · 서비스 고도화 중 |
| 정책 데이터 | 온통청년 API → 409건 서울 청년정책 ETL |
🏆 하이브리드 검색 + 리랭커 A/B 테스트 + 의도 기반 4분기 구조 + 레이턴시 최적화 완료. 150건 Golden Set 기반 정량 검증.
| 성과 | 수치 | 상태 |
|---|---|---|
| Hit@5 | 84.3% (+33.4%p) | ✅ |
| MRR@10 | 0.672 | ✅ |
| Hard 쿼리 Hit@5 | 22.2% → 61.1% (+38.9%p) | ✅ |
| 레이턴시 | 10.9초 → 1.3초 | ✅ |
| 세션당 비용 | ~42원 (~$0.03) | ✅ |
| 트러블슈팅 문서화 | 54건+ | ✅ |
| 커밋 | 98건 (팀 1위, 44%) | ✅ |
| PR + 코드리뷰 | 27건 작성 + 37건 리뷰 | ✅ |
| 분류 | 스택 |
|---|---|
| AI/ML | LangGraph, ReAct Agent, BM25+Dense 하이브리드 서치, BGE Reranker v2-m3, GPT-4.1-mini |
| Backend | Python, Django/DRF, PostgreSQL, ChromaDB, MCP Server (Adapter Pattern) |
| Infra | Docker Compose (4컨테이너), Tailscale, AWS EC2 |
| Frontend | Next.js 16 (협업), Kakao Maps SDK |