AI
클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기
두줄요약
건설현장 방역을 위한 해충 판별 AI 챗봇을 Amazon Bedrock과 LangGraph로 구현했습니다. 이미지 분석, RAG 검색, 보고서 자동화까지 연결해 설명 가능한 방역 판단을 만들었습니다.
문제 상황
- 건설현장 방역 대상이 모기 등 해충의 번식 가능 환경이 매우 다양해 단순 웅덩이 탐지로는 한계
- 여러 현장을 사람이 순회하며 방역 판단을 내리는 방식의 시간·비용 부담
구조와 흐름
- 카메라 이미지와 사용자 질의를 입력받아 방역 판단과 근거를 제공하는 챗봇 구조
- Amazon Bedrock Knowledge Bases와 OpenSearch Service를 활용한 RAG 검색 계층
- Claude Sonnet, Cohere Rerank, Amazon Translate로 이미지 설명·번역·재정렬 수행
- LangGraph와 MCP(Notion)로 답변 생성, 보고서 자동화까지 연결
적용해볼 점
- 이미지와 텍스트를 함께 다루는 멀티모달 RAG로 현장 판별 정확도 보완
- 근거 문서와 출처를 함께 제시하는 설명 가능한 검색 구조 적용
- 로봇 수집 데이터와 보고서 자동화를 연결해 운영 효율 개선 가능성 확인