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핵심 전략: RAG 기반의 '말씀 지식 베이스' 구축 622권의 텍스트를 AI가 바로 읽을 수는 없으므로, 이를 '벡터 DB'로 변환하여 AI가 문맥에 따라 가장 적합한 말씀을 순식간에 찾아낼 수 있도록 설계해야 합니다.

1. 주요 서비스 시나리오 구체화

서비스 항목 상세 구현 방안
말씀 상담 앱 사용자의 고민(예: 인간관계, 진로)을 입력하면 AI가 관련 말씀을 추출하고, 그 취지에 맞춰 위로와 조언을 채팅 형식으로 제공
훈독 묵상 프로그램 사용자 맞춤형 '오늘의 말씀' 매칭 및 텍스트를 기반으로 한 질문 생성 (예: "이 말씀에서 느껴지는 사랑은 무엇인가요?")
30분 분량 설교문 특정 주제(예: 가정의 가치)를 입력하면 622권 내 관련 구절을 논리적으로 배치하고 서론-본론-결론의 설교 초안 작성
주제별 칼럼 작성 시사적인 이슈를 말씀의 관점에서 해석하는 블로그/칼럼 자동 생성
말씀 카드 생성 가장 핵심적인 한 문장을 추출하고, 배경 이미지를 AI(DALL-E 3 등)로 생성하여 SNS 공유용 카드 제작
교육 교재 개발 성경/원리 문맥과 연결된 말씀 요약 및 학습용 퀴즈, 토론 주제 자동 생성

2. 다국어 서비스 (일본어, 영어 등) 전략

방대한 양의 말씀을 단순히 번역기로 돌리는 것은 한계가 있습니다.

  1. 문맥 기반 번역: LLM(GPT-4o, Claude 3.5 등)을 사용하여 말씀 특유의 존칭과 뉘앙스를 살린 고품질 번역을 수행합니다.
  2. 다국어 임베딩: 한국어 말씀을 벡터화할 때 다국어 지원 모델을 사용하면, 영어로 질문해도 한국어 말씀 중 가장 적절한 내용을 찾아 영어로 답변할 수 있습니다.
  3. 용어집(Glossary) 적용: 핵심 용어(예: 참부모, 참사랑 등)에 대한 표준 번역 사전(Glossary)을 AI에게 학습시켜 번역의 일관성을 유지합니다.

3. 자체 AI 시스템 구축 사양 (On-Premise vs Cloud)

데이터 보안과 커스터마이징을 위해 자체 서버를 선호하실 경우 권장하는 사양입니다.

A. 하드웨어 사양 (LLM Fine-tuning 및 서빙 기준)

  • GPU (가장 중요):
    • 최소: NVIDIA RTX 4090 24GB (소규모 모델 운영)
    • 권장: NVIDIA A100 80GB 또는 H100 80GB x 1~2대 (622권 데이터 학습 및 쾌적한 서빙 가능)
  • CPU: AMD EPYC 또는 Intel Xeon (24코어 이상)
  • RAM: 128GB 이상
  • Storage: NVMe SSD 2TB 이상 (벡터 DB 및 모델 저장용)

B. 소프트웨어 스택

  • LLM: Llama 3 (8B 또는 70B) 또는 Mistral과 같은 오픈소스 모델 (한국어 성능이 우수한 모델 선택)
  • Vector DB: Pinecone (클라우드), Milvus 또는 ChromaDB (자체 구축)
  • Framework: LangChain 또는 LlamaIndex (RAG 구현 핵심 도구)

4. 단계별 로드맵

  1. 1단계 (인프라 구축): 현재 DB의 텍스트를 정제(Cleaning)하고 벡터 DB로 변환(Embedding).
  2. 2단계 (API 개발): OpenAI 또는 자체 서버를 연결하여 말씀을 검색하고 답변하는 백엔드 API 개발.
  3. 3단계 (서비스 출시): 말씀 카드 생성 및 상담 봇 기능을 먼저 웹이나 카카오톡 채널 등으로 베타 버전 출시.
  4. 4단계 (고도화): 사용자 반응에 따라 상담 로직을 개선하고 다국어 서비스를 확장.