기억을 가진 AI
단순 챗봇이 아니라, 실제 대화 기록만으로 특정 인물의 말투와 성격을 재현해야 했습니다.
- 4 감정 반응 상태HAPPY · SAD · ANGRY · RELIEVED
- 2 기억 계층MySQL 단기기억 + Qdrant 장기기억

구조
직접 설계·구현 함께 쓴 스택
- 입력
- 카카오톡 대화 내보내기
- 텍스트 프롬프트
- 이미지
- 학습
- 대화 로그 파서
- 임베딩
- 페르소나 JSON
- 기억
- Qdrant 장기기억
- MySQL 단기기억
- 응답
- Spring Boot API
- LLM API
- Nano Banana
개요
카카오톡 같은 메신저 대화, 텍스트 프롬프트, 이미지로 사용자만의 AI 캐릭터를 만들고 감성 대화와 기능형 대화를 나누는 플랫폼입니다. 실제 대화 데이터를 학습해 고인이나 연인처럼 특정 인물의 말투와 성격을 재현하는 데 초점을 뒀습니다.
핵심 설계
- RAG 파이프라인. 대화 데이터를 임베딩해 Qdrant에 저장하고, 유사도 검색으로 관련 맥락을 꺼내 LLM 응답에 넣습니다.
- 페르소나 구조화. 캐릭터의 요약·톤·말투·감정 반응 패턴(HAPPY / SAD / ANGRY / RELIEVED)을 JSON으로 정의해 프롬프트에 주입합니다. 같은 캐릭터가 상황이 달라도 일관된 성격으로 반응합니다.
- 자동 학습. 메신저 내보내기 파일을 파싱해 학습 데이터로 바꾸므로, 사용자는 따로 가공하지 않고 캐릭터를 만듭니다.
- 이미지 생성. Nano Banana API로 텍스트 프롬프트만으로 캐릭터 프로필 이미지를 만듭니다.
결과
- 실제 대화 데이터 기반 페르소나 챗봇을 구현하고 배포했습니다.
- 텍스트 프롬프트 하나로 외형·성격·대화까지 만드는 흐름을 완성했습니다.
- SaaS 구조의 B2B 확장(기업용 맞춤 캐릭터, 외부 API 연동)은 초기 기획 단계까지 진행했습니다.