Teacher Bo
실시간 대화형 AI 보드게임 도우미
서강대학교 산학프로젝트 - 보선생팀
Resources
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
