Building a Verified AI Tutor: How I Built UniUI with 50+ Academic Engines and Socratic Reasoning

개요

UniUI는 50개 이상의 학술 엔진과 소크라테스식 추론을 활용하여 답변을 검증하는 AI 튜터로, 나이지리아 대학생들의 학업 지원 시스템 문제를 해결하기 위해 구축되었습니다.

주요 내용

* 문제점: 기존 AI 튜터는 부정확한 정보를 제공하여 학생들의 학습 실패를 초래하며, 나이지리아 대학생들은 부족한 학업 지원, 방대한 학습 자료, 높은 사교육 비용, 반복되는 시험 문제 등의 문제에 직면해 있습니다.
* UniUI의 솔루션: UniUI는 답변을 생성한 후 50개 이상의 학술 엔진을 통해 검증하여 정확성을 보장하며, 모호한 질문은 거부하고 잘못된 답변은 수정합니다.
* 기술 스택: FastAPI(백엔드), Groq/OpenRouter(LLM), Qdrant(Vector DB), Meilisearch(Keyword Search), Next.js 14(프론트엔드), Tailwind CSS, Service Worker(오프라인 PWA), TweetNaCl(암호화) 등을 사용합니다.
* 검증 엔진: 수학(SymPy, SciPy), 물리(Pint), 화학(ChemPy), 공학(PyNiteFEA), 의학, 농업, 법률 등 다양한 학문 분야별 검증 엔진을 활용합니다.
* RAG 파이프라인 (5단계 검색): 질문에 대한 맥락을 찾기 위해 학교 노트(Vector Search), 커리큘럼(Keyword Search), 학술 참고 자료(Hybrid Search), 인터넷 검색, 마지막으로 직접 LLM 호출 순서로 검색을 수행합니다.
* 오프라인 우선 아키텍처: 불안정한 인터넷 환경을 고려하여 Service Worker를 통해 PWA로 구축되었으며, 오프라인에서도 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
* 보안: IndexedDB에 사용자의 대화 내용 등을 저장할 때 TweetNaCl 라이브러리를 사용하여 클라이언트 측에서 암호화합니다.
* UX/UI: Next.js 14와 Tailwind CSS를 사용하여 엄격하고 소크라테스식 대화 스타일의 UI를 구현했으며, 스트리밍 답변 기능을 제공합니다.
* 성과: 평균 1.7초의 답변 및 검증 시간, 70%의 모호한 질문 감소, 오프라인 환경에서도 사용자 참여 유지 등의 성과를 보였습니다.

시사점

UniUI는 단일 개발자 또는 소규모 팀으로도 현대 AI 도구와 오픈 소스 라이브러리를 활용하여 실제 문제를 해결하는 검증된 AI 튜터 플랫폼을 구축할 수 있음을 증명하며, 에듀테크 분야의 혁신 가능성을 보여줍니다.