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[우리방범대] 돈스미싱 ! 스미싱 문구의 '의도'를 파악하고, 유사 사례를 추적하여 당신의 자산을 보호합니다

김대니

공동작성자

2026.01.30 18:47 113 조회 language

AI 모델 Upstage Solar LLM: 스미싱 의도 파악 및 위험도 점수 산출
RAG 프레임워크

LangChain: Vector DB에서 유사 피해 사례를 검색하는 파이프라인 구축

데이터 처리

MySQL & Vector DB: 1.9만 건의 사례 적재 및 숫자 ID 기반 정규화로 쿼리 최적화

API 서버 FastAPI: AI 분석 결과와 DB 데이터를 통합하여 프론트에 전달
외부 연동

Google RSS: 분석 결과와 연계된 맞춤형 보안 뉴스 실시간 제공

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댓글 4개

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스누바

2026.02.18 23:33

첫 프론트 화면이 되게 좋네요
둥둥 떠다니는게 귀엽습니다

랭체인 기번 실제사례를 사용한것도 인상깊네요 ㅎ

김대니

2026.02.19 09:27

감사합니다, 귀하의 서비스도 방문하겠습니다.

원혜원

2026.02.19 02:09

안녕하세요! 제안서 정말 잘 읽었습니다. 특히 1.9만 건에 달하는 방대한 피해 사례를 적재하고, 숫자 ID 기반 정규화를 통해 Vector DB 쿼리 성능을 최적화하신 부분이 백엔드 설계 측면에서 매우 인상 깊었습니다.
채택하시 Upstage Solar 모델이 한국어 스미싱 특유의 뉘앙스나 의도를 파악하는 데 있어 어떤 강점을 보여주었는지 궁금합니다. 좋은 인사이트 얻고 갑니다!

김대니

2026.02.19 09:26

기존의 GPT나 제미나이와 같은 글로벌 모델은 영어와 한국어 입력 시 출력값의 품질 차이가 존재한다는 한계가 있었습니다. 반면, 솔라AI는 이러한 한국어 성능을 극대화하기 위해 개발된 모델인 만큼, 한국어 처리 능력에서 확실한 강점이 있다고 판단해 채택하게 되었습니다. 또한 국내 기업이 개발한 LLM을 활용함으로써 국내 실정에 맞는 최적화된 정보를 제공하고자 하였습니다.

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