개발자 교육 LMS 시스템 내에 RAG 기반 챗봇 적용 사례

국문 초록 (Abstract)

기존의 학습 관리 시스템(LMS)은 소프트웨어 개발을 위한 교육 환경에서 프레임워크 수준의 지식 기반의 요구를 지원하지 못한다. 앞으로의 LMS 플랫폼은 학습자의 이런 지식 기반의 요구를 지원해야 한다. 이를 위해, 학습 관리 시스템(LMS) 내에 웹 프레임워크 NestJS 공식 문서 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템 탑재를 제안한다. 이 방식은 Ollama와 Dify를 활용하여 RAG 시스템의 빠르고 간단한 구축 및 운영이 가능하다. 또한 개발자들의 질의에 대해 NestJS 공식 문서 기반의 맞춤형 가이드 응답을 제공한다. 이를 통해 LMS 내의 RAG 시스템은 개발자들이 직면하는 지식 기반 문제 해결에 도움을 준다. 궁극적으로, 우리는 RAG 시스템이 소프트웨어 개발 교육 분야의 교육 품질을 향상시키고, 개발자에게 AI 기반 튜터링을 통한 맞춤형 교육을 제공할 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Conventional learning management systems (LMS) do not support knowledge-based needs for a framework-level knowledge base in software development educational environments. Future-oriented LMS platforms should be able to support such knowledge-based needs of learners. For this, we propose integrating a retrieval augmented generation system (RAG) based on the official NestJS documentation into the LMS. By utilizing Ollama and Dify, we enabled the rapid and easy setup and operation of the RAG system. Our system, based on the official NestJS documentation, provides responses for development-related questions to learners and junior developers. Through this, the RAG system can assist in solving knowledge-based problems that junior developers encounter while working on projects. Ultimately, our RAG system in the field of software development education enables providing personalized education to developers via AI tutoring.