리트리버 사이트 안내

리트리버(Retriever)는 학교 도서관을 위한 AI 기반 도서 검색 및 추천 웹 애플리케이션입니다. 사용자가 업로드한 Excel 파일(학교별 도서 목록)을 기반으로 3단계 하이브리드 검색을 통해 주제 검색을 제공합니다.

주요 기능

1. 소장 도서 찾기 (My Books)

• 학교별 맞춤 검색: Excel 파일 업로드를 통한 학교별 도서 데이터베이스 구축
• 3단계 하이브리드 검색: 키워드 검색 → 벡터 유사도 분석 → AI 추천
• 학교 정보 연동: 교육부 NEIS 학교 정보 서비스와 연동하여 학교명 자동완성 제공
• 청구기호 표시: 도서관 내 위치 파악을 위한 청구기호 정보 제공

2. 전체 도서 찾기 (All Books)

• 전체 데이터베이스 검색: 업로드 없이 전체 도서 DB에서 검색
• Kakao 도서 API 연동: 최신 도서 정보 및 썸네일 제공
• 실시간 검색: 키워드 기반 즉시 검색 결과 표시

3. 학과별 도서 찾기 (KDC Navigator)

• 학과별 KDC 안내: 전공별 추천 한국십진분류(KDC) 번호 제공
• 계열별 필터링: 인문, 사회, 교육, 자연, 공학, 의약, 예체능 등 계열별 분류
• CareerNet 연동: 학과별 진로 정보 페이지 링크 제공
• 도서 목록 연동: 선택한 KDC 분류의 실제 도서 목록 표시

4. ISBN 중복 제거 도구

• Excel 파일 처리: 도서 목록 파일에서 ISBN 중복 자동 감지
• 사용자 선택 인터페이스: 중복 도서 중 유지할 항목 선택 가능
• 정리된 파일 다운로드: 중복 제거된 결과를 새 Excel 파일로 다운로드

검색 상세 안내

1단계: Primary Search (키워드 검색)

Gemini LLM을 통해 사용자 입력에서 핵심 키워드를 추출하고, MySQL FULLTEXT 검색으로 관련 도서를 찾습니다.

2단계: Secondary Search (벡터 유사도 검색)

한국어 특화 임베딩 모델(ko-sroberta-multitask)을 사용하여 도서 설명과 검색어 간 의미적 유사도를 계산하고 정렬합니다.

3단계: Tertiary Search (AI 추천)

Gemini API를 활용하여 후보 도서 목록에서 사용자의 검색 의도에 가장 적합한 도서 3권을 추천하고 이유를 제시합니다.

대상 사용자

• 학교 도서관 관리자
• 교사 및 교육 관계자
• 학생
• 도서 검색 및 추천이 필요한 모든 사용자