Development of an AI-Based Chatbot System for Providing Biodiversity Information

생물다양성은 생태계의 건강과 지속 가능성에 중요한 요소로, 생물종의 다양성과 분포에 대한 정보는 생태계 보호 및 관리에 필수적이며, 한반도는 다양한 기후와 지형적 특성 덕분에 생물다양성이 풍부한 지역 중 하나이다. 이에 따라 한반도의 생물다양성을 체계적으로 관리하고 보호하기 위한 데이터 통합 및 분석 시스템의 필요성이 대두되고 있으며, 본 연구는 환경부 국립생물자원관에서 운영 중인 한반도 생물다양성 웹사이트에서 제공하는 데이터를 전처리하고, 인공지능(AI)[1] 기반의 챗봇 시스템을 구축하여 사용자에게 효율적인 정보 검색을 제공하는 것을 연구 목표로 한다. 수집된 데이터는 TF-IDF(Vectorizer)를 사용하여 벡터화한 후, 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 활용하여 사용자 질문과 가장 유사한 결과를 도출하며, 챗봇은 OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 활용하여 높은 수준의 대화 능력을 갖추고 있으며, 추가적으로 로컬에서 Sentence-Transformer[1] 모델(all-MiniLM-L6-v2)[2]을 사용하여 임베딩을 생성함으로써 과금 및 입력 제한을 예방하였다. 또한, Streamlit과 Streamlit-chat을 활용하여 사용자 친화적인 인터페이스를 구현하였다. 본 논문에서는 챗봇[3] 시스템의 개발 과정, 데이터 전처리 방법, TF-IDF 벡터화 및 코사인 유사도를 이용한 유사도 계산 방법 등을 상세히 설명하며, 실제 구현된 챗봇 시스템의 성능을 평가한다.