Teacher Bo

실시간 대화형 AI 보드게임 도우미

서강대학교 산학프로젝트 - 보선생팀

Resources

• 문제 인식 영상 (YouTube)
• 중간평가 영상 (YouTube)
• 보선생 포스터
• 보선생 팜플렛
• RAG SYSTEM 설명 README

프로젝트 배경

1. 보드게임을 할 때 룰북을 찾아보는 번거로움

게임 중 의견이 엇갈리는 상황에 룰북을 찾아보는 데에 많은 시간 소요

→ 음성을 통한 간편한 질문과 답변

2. 기존 LLM의 한계

GPT, Gemini 등 기존 LLM의 부정확한 답변 (Hallucination)

→ 룰북에 근거한 신뢰성 있는 답변

기존 서비스들과 차별점

프로젝트 소개

Teacher Bo는 보드게임 플레이어들이 게임 규칙을 쉽게 이해하고 궁금한 점을 실시간으로 해결할 수 있도록 돕는 AI 챗봇 서비스입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 정확한 규칙 정보를 제공하며, 음성 인식 및 TTS 기능을 통해 자연스러운 대화형 인터페이스를 제공합니다.

주요 기능

• 보드게임 규칙 질의응답: RAG 기반으로 정확한 게임 규칙 안내
• 음성 인식 및 TTS: 자연스러운 음성 대화 지원
• 실시간 스트리밍: WebSocket 기반 실시간 대화
• 다양한 플랫폼 지원: iOS, Android, Web 크로스 플랫폼 지원

Dev Environment

Global

• Node.js: >= 18.0.0
• Yarn: 1.22.22
• Python: 3.13 (+Pipenv)

Frontend

• Language: TypeScript
• Framework: React Native (Expo)

Backend

• Language: TypeScript
• Framework: NestJS
• API: GraphQL (Apollo Server), WebSocket (Socket.io)

AI/ML

• LLM: OpenAI GPT-5.6 Luna (reasoning effort none, Structured Outputs)
• Embeddings: DeepInfra Qwen3 Embedding 8B
• Vector DB: ChromaDB
• Framework: LangChain, FastAPI
• VAD: Silero VAD

모노레포 구조

이 프로젝트는 모노레포로 관리되며, 각 폴더는 독립적인 기능을 담당합니다.

/client

React Native(Expo) 기반 크로스 플랫폼 모바일/웹 클라이언트

• iOS, Android, Web 지원
• 음성 인식 및 TTS 기능
• 실시간 채팅 인터페이스
• 보드게임 룰북 뷰어

/server

NestJS 기반 메인 백엔드 서버

• GraphQL API 및 WebSocket 지원
• AWS Transcribe/Polly

/rag-server

FastAPI 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서버

• 보드게임 규칙 질의응답 API
• ChromaDB 벡터 검색
• LangChain 기반 대화 체인
• Redis TTL 세션 관리

/rag-vector-db-generator

보드게임 룰북을 벡터 데이터베이스로 변환하는 임베딩 생성기

• PDF/JSON 룰북 로더
• DeepInfra Qwen3 Embedding 8B
• ChromaDB 저장 및 검색 테스트

/silero-vad

Silero VAD 모델 기반 음성 활동 감지(Voice Activity Detection) 서버

• FastAPI 기반 REST API
• 실시간 음성 감지
• 스트리밍 오디오 지원

/infra

인프라 설정 및 배포 관련 파일

• AWS Transcribe vocabulary filter
• 기타 인프라 구성

시작하기

Prerequisites

# Node.js 및 Yarn 설치
node --version  # >= 18.0.0
yarn --version  # 1.22.22

# Python 및 pipenv 설치
python3 --version  # 3.13
pip install pipenv

# Docker 설치 및 실행
docker --version

환경 변수 설정

각 서비스 폴더에 .env 파일을 생성해야 합니다. .env.example 파일을 참고하세요.

Client 실행

cd client
yarn install
yarn start

Server 실행

cd server
yarn install
yarn start:dev

RAG Server 실행

cd rag-server
pip install -r requirements.txt
fastapi dev app/main.py

Silero VAD Server 실행

cd silero-vad
pipenv install
pipenv run python main.py

Contributors