🐶 내 손안의 반려동물 지키미, '찌낌이'

SWE11025139_PROJECT > LLM + RAG 기반 강아지 헬스케어 서비스

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📖 Introduction

'찌낌이'는 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합하여 개발된 강아지 전용 헬스케어 서비스입니다.

반려견의 증상을 입력하면 AI가 상태를 분석하여 적절한 조언을 제공하고, 증상에 맞는 의약품을 추천해주는 맞춤형 의약품 안내 및 건기식 추천 시스템을 통해 소중한 반려동물의 건강을 지켜드립니다.

✨ Key Features

• 🩺 AI 기반 의약품 안내: 반려견의 상태와 증상에 따라 최적의 의약품을 소개하고 주의사항을 안내합니다.
• 💊 AI 기반 건강기능식품 추천 및 안내: 반려견의 상태와 증상에 따라 최적의 건강기능식품 추천합니다.

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👨‍💻 Team Members

이름	역할	담당 업무
정준혁	Team Lead, PM	프로젝트 총괄, 기획 및 일정 관리
전혁건	Scrum Master, DM	스크럼 진행, 문서화 및 리포트 관리
문기준	Platform Engineer	서비스 아키텍처 설계 및 백엔드/프론트엔드 구현
김도원	LLM Engineer	LLM 튜닝, RAG 파이프라인 구축 및 프롬프트 엔지니어링

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🛠️ Tech Stack

Environment

• Language: Python 3.12.10
• Virtual Env: venv

Platform & Framework

• Frontend: Streamlit
• Backend: FastAPI

Database & AI

• Vector DB: ChromaDB
• RDBMS: SQLite
• Technique: RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM

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🚀 Getting Started

1. Prerequisites

• Python 3.12.10 버전이 설치되어 있어야 합니다.

2. Installation

Repository를 클론하고 프로젝트 폴더로 이동합니다.

git clone https://github.com/601Solutions/SWE11025139_PROJECT.git
cd SWE11025139_PROJECT

가상 환경(Virtual Environment)을 생성하고 활성화합니다.

# Windows
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

# Mac/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

필요한 패키지를 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

3. Run Application

Backend (FastAPI) 실행

python3 main.py

Frontend (Streamlit) 실행

streamlit run main_ui.py