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chatbot_ver1/LICENSE

@@ -1,121 +0,0 @@
-Creative Commons Legal Code
-
-CC0 1.0 Universal
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-    LEGAL SERVICES. DISTRIBUTION OF THIS DOCUMENT DOES NOT CREATE AN
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-and for any purposes, including without limitation commercial purposes.
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-culture and the further production of creative, cultural and scientific
-works, or to gain reputation or greater distribution for their Work in
-part through the use and efforts of others.
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-expectation of additional consideration or compensation, the person
-associating CC0 with a Work (the "Affirmer"), to the extent that he or she
-is an owner of Copyright and Related Rights in the Work, voluntarily
-elects to apply CC0 to the Work and publicly distribute the Work under its
-terms, with knowledge of his or her Copyright and Related Rights in the
-Work and the meaning and intended legal effect of CC0 on those rights.
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-1. Copyright and Related Rights. A Work made available under CC0 may be
-protected by copyright and related or neighboring rights ("Copyright and
-Related Rights"). Copyright and Related Rights include, but are not
-limited to, the following:
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-     subject to the limitations in paragraph 4(a), below;
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-     in a Work;
- vi. database rights (such as those arising under Directive 96/9/EC of the
-     European Parliament and of the Council of 11 March 1996 on the legal
-     protection of databases, and under any national implementation
-     thereof, including any amended or successor version of such
-     directive); and
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-2. Waiver. To the greatest extent permitted by, but not in contravention
-of, applicable law, Affirmer hereby overtly, fully, permanently,
-irrevocably and unconditionally waives, abandons, and surrenders all of
-Affirmer's Copyright and Related Rights and associated claims and causes
-of action, whether now known or unknown (including existing as well as
-future claims and causes of action), in the Work (i) in all territories
-worldwide, (ii) for the maximum duration provided by applicable law or
-treaty (including future time extensions), (iii) in any current or future
-medium and for any number of copies, and (iv) for any purpose whatsoever,
-including without limitation commercial, advertising or promotional
-purposes (the "Waiver"). Affirmer makes the Waiver for the benefit of each
-member of the public at large and to the detriment of Affirmer's heirs and
-successors, fully intending that such Waiver shall not be subject to
-revocation, rescission, cancellation, termination, or any other legal or
-equitable action to disrupt the quiet enjoyment of the Work by the public
-as contemplated by Affirmer's express Statement of Purpose.
-
-3. Public License Fallback. Should any part of the Waiver for any reason
-be judged legally invalid or ineffective under applicable law, then the
-Waiver shall be preserved to the maximum extent permitted taking into
-account Affirmer's express Statement of Purpose. In addition, to the
-extent the Waiver is so judged Affirmer hereby grants to each affected
-person a royalty-free, non transferable, non sublicensable, non exclusive,
-irrevocable and unconditional license to exercise Affirmer's Copyright and
-Related Rights in the Work (i) in all territories worldwide, (ii) for the
-maximum duration provided by applicable law or treaty (including future
-time extensions), (iii) in any current or future medium and for any number
-of copies, and (iv) for any purpose whatsoever, including without
-limitation commercial, advertising or promotional purposes (the
-"License"). The License shall be deemed effective as of the date CC0 was
-applied by Affirmer to the Work. Should any part of the License for any
-reason be judged legally invalid or ineffective under applicable law, such
-partial invalidity or ineffectiveness shall not invalidate the remainder
-of the License, and in such case Affirmer hereby affirms that he or she
-will not (i) exercise any of his or her remaining Copyright and Related
-Rights in the Work or (ii) assert any associated claims and causes of
-action with respect to the Work, in either case contrary to Affirmer's
-express Statement of Purpose.
-
-4. Limitations and Disclaimers.
-
- a. No trademark or patent rights held by Affirmer are waived, abandoned,
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-    infringement, or the absence of latent or other defects, accuracy, or
-    the present or absence of errors, whether or not discoverable, all to
-    the greatest extent permissible under applicable law.
- c. Affirmer disclaims responsibility for clearing rights of other persons
-    that may apply to the Work or any use thereof, including without
-    limitation any person's Copyright and Related Rights in the Work.
-    Further, Affirmer disclaims responsibility for obtaining any necessary
-    consents, permissions or other rights required for any use of the
-    Work.
- d. Affirmer understands and acknowledges that Creative Commons is not a
-    party to this document and has no duty or obligation with respect to
-    this CC0 or use of the Work.

chatbot_ver1/README.md

@@ -1 +0,0 @@
-# 데이터융복합연구원: AI-BigData 전문가 과정

chatbot_ver1/app.py

@@ -1,175 +0,0 @@
-import os
-import yaml
-import gradio as gr
-from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
-import torch
-import shutil
-import tempfile
-
-# 파일 경로
-KNOWLEDGE_FILE = "company_knowledge.md"
-PERSONA_FILE = "persona.yaml"
-CHITCHAT_FILE = "chitchat.yaml"
-KEYWORD_MAP_FILE = "keyword_map.yaml"
-CEO_VIDEO_FILE = "ceo_video.mp4"
-CEO_IMG_FILE = "ceo.jpg" # 필요시 사용
-
-def load_yaml(file_path, default_data=None):
-    try:
-        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-            return yaml.safe_load(f)
-    except Exception:
-        return default_data if default_data is not None else []
-
-def parse_knowledge_base(file_path):
-    import re
-    faqs = []
-    if not os.path.exists(file_path):
-        return []
-    with open(file_path, encoding="utf-8") as f:
-        content = f.read()
-    # Q:\s*(...) \nA:\s*(...)\n{2,} 또는 끝
-    blocks = re.findall(r"Q:\s*(.*?)\nA:\s*(.*?)(?=(\n{2,}Q:|\Z))", content, re.DOTALL)
-    for q, a, _ in blocks:
-        faqs.append({"question": q.strip(), "answer": a.strip()})
-    return faqs
-
-# 데이터 로드
-persona = load_yaml(PERSONA_FILE, {})
-chitchat_map = load_yaml(CHITCHAT_FILE, [])
-keyword_map = load_yaml(KEYWORD_MAP_FILE, [])
-knowledge_base = parse_knowledge_base(KNOWLEDGE_FILE)
-kb_questions = [item['question'] for item in knowledge_base]
-kb_answers = [item['answer'] for item in knowledge_base]
-
-# 무료 임베딩 모델
-model = SentenceTransformer('distilbert-base-multilingual-cased')
-if kb_questions:
-    kb_embeddings = model.encode(kb_questions, convert_to_tensor=True)
-else:
-    kb_embeddings = None
-
-# 삭제선(취소선) 적용 함수
-def apply_strike(text, del_section="6000~6500만원, 성과급 1800~2400만원"):
-    # 급여 정보가 포함된 답변일 때만 strike-through  
-    if del_section in text:
-        return text.replace(
-            del_section,
-            f"<s>{del_section}</s>"
-        )
-    return text
-
-# Chitchat(인사 등) 매칭
-def find_chitchat(user_question):
-    uq = user_question.lower()
-    for chat in chitchat_map:
-        if any(kw in uq for kw in chat.get('keywords', [])):
-            return chat['answer']
-    return None
-
-# 키워드 기반 Q 매핑 (복지: 휴가 제도, 교육, 복리후생 등 강화)
-def map_user_question_to_knowledge(user_question):
-    uq = user_question.lower()
-    for item in keyword_map:
-        for kw in item.get('keywords', []):
-            if kw in uq:
-                return item['question']
-    return None
-
-def find_answer_by_question(q):
-    for item in knowledge_base:
-        if item['question'] == q:
-            return item['answer']
-    return None
-
-def find_answer_by_keywords(user_question):
-    uq = user_question.lower()
-    for item in knowledge_base:
-        for kw in item.get('keywords', []):
-            if kw in uq:
-                return item['answer']
-    return None
-
-def best_faq_answer(user_question):
-    uq = user_question.strip()
-    if not uq:
-        return "무엇이 궁금하신지 말씀해 주세요!"
-    chit = find_chitchat(uq)
-    if chit:
-        return chit
-    # (1) 키워드맵 우선 매핑 (복지/급여 각각 분리)
-    mapped_q = map_user_question_to_knowledge(uq)
-    if mapped_q:
-        answer = find_answer_by_question(mapped_q)
-        if answer:
-            # 복지 분야: '연봉 수준' 답변 아닌 경우에는 삭제선 없음
-            if "연봉" in mapped_q:
-                return apply_strike(answer)
-            return answer
-    # (2) knowledge_base 직접 키워드 매칭 (복지 관련 키워드 강화되어야 함!)
-    answer = find_answer_by_keywords(uq)
-    if answer:
-        return answer
-    # (3) 임베딩 유사도 기반 soft-matching
-    if kb_embeddings is not None and len(kb_answers) > 0:
-        q_emb = model.encode([uq], convert_to_tensor=True)
-        scores = util.cos_sim(q_emb, kb_embeddings)[0]
-        best_idx = int(torch.argmax(scores))
-        best_question = kb_questions[best_idx]
-        # 복지질문인데 연봉키워드 매칭되는 경우, 복지 우선 답변을 선택하도록
-        # 아래 if식은 실제 복지 답변 우선 코드
-        복지가능 = ["복지", "휴가", "교육", "행사", "동호회", "복리후생", "제도"]
-        연봉가능 = ["연봉", "급여", "월급", "임금", "보상", "봉급", "처우"]
-        if any(w in uq for w in 복지가능) and not any(w in best_question for w in 연봉가능):
-            return kb_answers[best_idx]
-        # 삭제선은 연봉 답변에만
-        if "연봉" in best_question or "급여" in best_question:
-            return apply_strike(kb_answers[best_idx])
-        return kb_answers[best_idx]
-    # (4) fallback
-    return persona.get('style', {}).get('unknown_answer', "아직 준비되지 않은 질문입니다. 다른 질문도 해주세요!")
-
-# 질문 받을 때마다 CEO 영상 복사본 임시파일로 생성 → autoplay 확실
-def get_temp_video_copy():
-    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False)
-    temp_filepath = temp_file.name
-    temp_file.close()
-    shutil.copyfile(CEO_VIDEO_FILE, temp_filepath)
-    return temp_filepath
-
-def chat_interface(message, history):
-    bot_response = best_faq_answer(message)
-    history.append((message, bot_response))
-    temp_video_path = get_temp_video_copy()
-    # 텍스트에 html가능하면 answer에 html삭제선 유지
-    return history, "", gr.update(value=temp_video_path, autoplay=True, interactive=False, elem_id="ceo-video-panel")
-
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css="style.css") as demo:
-    with gr.Row(elem_id="main-row"):
-        with gr.Column(scale=1, min_width=350):
-            video_player = gr.Video(
-                value=CEO_VIDEO_FILE,
-                autoplay=False, loop=False, interactive=False,
-                height=350, elem_id="ceo-video-panel"
-            )
-        with gr.Column(scale=2):
-            chatbot = gr.Chatbot(
-                label="",
-                height=350,
-                elem_id="chatbot-box",
-                show_copy_button=True
-            )
-            with gr.Row():
-                msg_input = gr.Textbox(placeholder="무엇이든 물어보세요.", scale=4, show_label=False)
-                send_btn = gr.Button("전송", scale=1, min_width=80)
-            gr.Examples(
-                examples=["복지 뭐 있어?", "휴가 제도 설명해줘", "연봉 알려줘", "동호회 행사?", "식사제공?", "주력제품", "조직문화"],
-                inputs=msg_input
-            )
-    # 연결
-    outputs_list = [chatbot, msg_input, video_player]
-    msg_input.submit(chat_interface, [msg_input, chatbot], outputs_list)
-    send_btn.click(chat_interface, [msg_input, chatbot], outputs_list)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()

chatbot_ver1/app1.py

@@ -1,175 +0,0 @@
-import os
-import yaml
-import gradio as gr
-from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
-import torch
-import shutil
-import tempfile
-
-# 파일 경로
-KNOWLEDGE_FILE = "company_knowledge.md"
-PERSONA_FILE = "persona.yaml"
-CHITCHAT_FILE = "chitchat.yaml"
-KEYWORD_MAP_FILE = "keyword_map.yaml"
-CEO_VIDEO_FILE = "ceo_video.mp4"
-CEO_IMG_FILE = "ceo.jpg" # 필요시 사용
-
-def load_yaml(file_path, default_data=None):
-    try:
-        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-            return yaml.safe_load(f)
-    except Exception:
-        return default_data if default_data is not None else []
-
-def parse_knowledge_base(file_path):
-    import re
-    faqs = []
-    if not os.path.exists(file_path):
-        return []
-    with open(file_path, encoding="utf-8") as f:
-        content = f.read()
-    # Q:\s*(...) \nA:\s*(...)\n{2,} 또는 끝
-    blocks = re.findall(r"Q:\s*(.*?)\nA:\s*(.*?)(?=(\n{2,}Q:|\Z))", content, re.DOTALL)
-    for q, a, _ in blocks:
-        faqs.append({"question": q.strip(), "answer": a.strip()})
-    return faqs
-
-# 데이터 로드
-persona = load_yaml(PERSONA_FILE, {})
-chitchat_map = load_yaml(CHITCHAT_FILE, [])
-keyword_map = load_yaml(KEYWORD_MAP_FILE, [])
-knowledge_base = parse_knowledge_base(KNOWLEDGE_FILE)
-kb_questions = [item['question'] for item in knowledge_base]
-kb_answers = [item['answer'] for item in knowledge_base]
-
-# 무료 임베딩 모델
-model = SentenceTransformer('distilbert-base-multilingual-cased')
-if kb_questions:
-    kb_embeddings = model.encode(kb_questions, convert_to_tensor=True)
-else:
-    kb_embeddings = None
-
-# 삭제선(취소선) 적용 함수
-def apply_strike(text, del_section="6000~6500만원, 성과급 1800~2400만원"):
-    # 급여 정보가 포함된 답변일 때만 strike-through  
-    if del_section in text:
-        return text.replace(
-            del_section,
-            f"<s>{del_section}</s>"
-        )
-    return text
-
-# Chitchat(인사 등) 매칭
-def find_chitchat(user_question):
-    uq = user_question.lower()
-    for chat in chitchat_map:
-        if any(kw in uq for kw in chat.get('keywords', [])):
-            return chat['answer']
-    return None
-
-# 키워드 기반 Q 매핑 (복지: 휴가 제도, 교육, 복리후생 등 강화)
-def map_user_question_to_knowledge(user_question):
-    uq = user_question.lower()
-    for item in keyword_map:
-        for kw in item.get('keywords', []):
-            if kw in uq:
-                return item['question']
-    return None
-
-def find_answer_by_question(q):
-    for item in knowledge_base:
-        if item['question'] == q:
-            return item['answer']
-    return None
-
-def find_answer_by_keywords(user_question):
-    uq = user_question.lower()
-    for item in knowledge_base:
-        for kw in item.get('keywords', []):
-            if kw in uq:
-                return item['answer']
-    return None
-
-def best_faq_answer(user_question):
-    uq = user_question.strip()
-    if not uq:
-        return "무엇이 궁금하신지 말씀해 주세요!"
-    chit = find_chitchat(uq)
-    if chit:
-        return chit
-    # (1) 키워드맵 우선 매핑 (복지/급여 각각 분리)
-    mapped_q = map_user_question_to_knowledge(uq)
-    if mapped_q:
-        answer = find_answer_by_question(mapped_q)
-        if answer:
-            # 복지 분야: '연봉 수준' 답변 아닌 경우에는 삭제선 없음
-            if "연봉" in mapped_q:
-                return apply_strike(answer)
-            return answer
-    # (2) knowledge_base 직접 키워드 매칭 (복지 관련 키워드 강화되어야 함!)
-    answer = find_answer_by_keywords(uq)
-    if answer:
-        return answer
-    # (3) 임베딩 유사도 기반 soft-matching
-    if kb_embeddings is not None and len(kb_answers) > 0:
-        q_emb = model.encode([uq], convert_to_tensor=True)
-        scores = util.cos_sim(q_emb, kb_embeddings)[0]
-        best_idx = int(torch.argmax(scores))
-        best_question = kb_questions[best_idx]
-        # 복지질문인데 연봉키워드 매칭되는 경우, 복지 우선 답변을 선택하도록
-        # 아래 if식은 실제 복지 답변 우선 코드
-        복지가능 = ["복지", "휴가", "교육", "행사", "동호회", "복리후생", "제도"]
-        연봉가능 = ["연봉", "급여", "월급", "임금", "보상", "봉급", "처우"]
-        if any(w in uq for w in 복지가능) and not any(w in best_question for w in 연봉가능):
-            return kb_answers[best_idx]
-        # 삭제선은 연봉 답변에만
-        if "연봉" in best_question or "급여" in best_question:
-            return apply_strike(kb_answers[best_idx])
-        return kb_answers[best_idx]
-    # (4) fallback
-    return persona.get('style', {}).get('unknown_answer', "아직 준비되지 않은 질문입니다. 다른 질문도 해주세요!")
-
-# 질문 받을 때마다 CEO 영상 복사본 임시파일로 생성 → autoplay 확실
-def get_temp_video_copy():
-    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False)
-    temp_filepath = temp_file.name
-    temp_file.close()
-    shutil.copyfile(CEO_VIDEO_FILE, temp_filepath)
-    return temp_filepath
-
-def chat_interface(message, history):
-    bot_response = best_faq_answer(message)
-    history.append((message, bot_response))
-    temp_video_path = get_temp_video_copy()
-    # 텍스트에 html가능하면 answer에 html삭제선 유지
-    return history, "", gr.update(value=temp_video_path, autoplay=True, interactive=False, elem_id="ceo-video-panel")
-
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css="style.css") as demo:
-    with gr.Row(elem_id="main-row"):
-        with gr.Column(scale=1, min_width=350):
-            video_player = gr.Video(
-                value=CEO_VIDEO_FILE,
-                autoplay=False, loop=False, interactive=False,
-                height=350, elem_id="ceo-video-panel"
-            )
-        with gr.Column(scale=2):
-            chatbot = gr.Chatbot(
-                label="",
-                height=350,
-                elem_id="chatbot-box",
-                show_copy_button=True
-            )
-            with gr.Row():
-                msg_input = gr.Textbox(placeholder="무엇이든 물어보세요.", scale=4, show_label=False)
-                send_btn = gr.Button("전송", scale=1, min_width=80)
-            gr.Examples(
-                examples=["복지 뭐 있어?", "휴가 제도 설명해줘", "연봉 알려줘", "동호회 행사?", "식사제공?", "주력제품", "조직문화"],
-                inputs=msg_input
-            )
-    # 연결
-    outputs_list = [chatbot, msg_input, video_player]
-    msg_input.submit(chat_interface, [msg_input, chatbot], outputs_list)
-    send_btn.click(chat_interface, [msg_input, chatbot], outputs_list)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()

chatbot_ver1/ceo_video.mp4

@@ -1,3 +0,0 @@
-version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:000424d3390c7f40bc0528adc6daceacf08d4298fc730b30cac728b027d90bed
-size 411204

chatbot_ver1/chitchat.yaml

@@ -1,16 +0,0 @@
-# 챗봇의 일상적인 대화(Chit-chat)를 처리합니다.
-
-- keywords: ["뭐해", "뭐하고 있어", "지금 뭐해"]
-  answer: "여러분의 질문을 기다리며 아진산업의 더 나은 미래를 구상하고 있었습니다. 무엇을 도와드릴까요?"
-- keywords: ["사랑해", "좋아해"]
-  answer: "저도 우리 아진산업과 열정 넘치는 여러분을 사랑합니다! 그 마음으로 회사 발전에 더욱 힘쓰겠습니다."
-- keywords: ["고마워", "감사합니다", "땡큐"]
-  answer: "천만에요. 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 편하게 물어보세요."
-- keywords: ["너 누구야", "누구세요", "정체"]
-  answer: "저는 아진산업의 대표이사 서대표입니다. 여러분의 궁금증을 해결해드리기 위해 이 자리에 있습니다."
-- keywords: ["바보", "멍청이", "틀렸어"]
-  answer: "죄송합니다. 아직 제가 부족한 점이 많습니다. 더 발전하는 모습을 보여드릴 수 있도록 노력하겠습니다. 어떤 부분이 잘못되었는지 알려주시겠어요?"
-- keywords: ["힘내", "화이팅", "파이팅", "ㅎㅇㅌ"]
-  answer: "응원해주셔서 감사합니다! 여러분 덕분에 큰 힘을 얻습니다. 함께 '세계 최고'를 향해 나아갑시다!"
-- keywords: ["안녕", "ㅎㅇ", "하이", "헬로", "hello", "hi", "ㅎㅇㅎㅇ"]
-  answer: "안녕하세요! 아진산업 AI 정보센터입니다. 무엇이든 물어보세요."

chatbot_ver1/company_knowledge.md

@@ -1,66 +0,0 @@
-Q: 회사 개요를 알려주세요.
-A: 1987년 3월(우신산업) 설립, 2013년 8월(아진산업 법인 설립), 경북 경산시 진량읍에 본사 위치. 본사 500명, 우신산업 160명 근무. 본사 매출 327백만 달러, 우신산업 47백만 달러(2018년 기준). 비전: 세계 최고가 되자. 기업철학: 흥업보세.
-
-Q: 아진산업의 국내 사업장은 어디에 있나요?
-A: 본사는 경북 경산시 진량읍(토지 33,000㎡, 건물 25,000㎡). 우신산업(토지 6,600㎡, 건물 5,800㎡), 경주 구허공장, 아진카인텍, 전북공장(정읍시), 울산공장(북구, 울주군) 등 다양한 국내 사업장 보유.
-
-Q: 아진산업의 해외 사업장은 어디에 있나요?
-A: 아진 USA(앨라배마, 직원 620명, 매출 252백만 달러), 우신 USA, 아진 조지아(2024년 7월 설립, 직원 630명), 중국 법인(상하이, 강소성, 산동성), 베트남 법인(빈증성) 등 다수 해외 거점 운영.
-
-Q: 아진산업의 주력 제품은?
-A: QTR COMPL(쿼터패널), COWL COMPL(카울), RR FLR COMPL(리어플로어), DASH COMPL(대시패널), SIDE COMPL(사이드패널) 등 차체 보강 패널을 주로 생산.
-
-Q: 차체 부품의 역할은?
-A: 차량 외형 구성, 비·소음·열 차단, 승객의 쾌적함 및 충돌 시 안전 확보 등 다양한 역할 수행.
-
-Q: 전자부품도 생산하나요?
-A: 에어백 부품, ABS/ESP, MDPS 브래킷, 팁트로닉/LED 인디케이터, 전압조절기, BLDC 모터, TAS, CCH, ACU, OBC, AVM 등 생산.
-
-Q: 보유 기술은?
-A: 피쉬아이 카메라 기반 용접팁 오염 검사장치(2019), 어라운드뷰 모니터링용 멀티카메라 캘리브레이션(2018) 등 다양한 특허 보유.
-
-Q: 어떤 부서에서 채용하나요?
-A: 기술영업팀, 생산기술팀, 총무인사팀, 자재관리팀, 기술연구소 SW/HW개발팀 등 다양한 부서에서 인재 채용.
-
-Q: 신입사원 우대사항은?
-A: 영어/일본어, 컴퓨터 활용능력(Excel), CAD/CAM/CATIA, 운전면허, 산업안전기사 자격증 보유자 우대.
-
-Q: 채용 절차는?
-A: 서류전형 → 1차 면접 → 2차 면접 → 신체검사 → 최종 합격의 5단계 진행.
-
-Q: KDT 프로그램이란?
-A: 3주 사전교육 + 6개월 본교육, 14개 미니프로젝트, 1개 기업프로젝트, 1회 면접 포함한 특별 채용 프로그램.
-
-Q: 면접에서 어떤 질문을 하나요?
-A: 업무능력(대학교 경험, 자동차 지식), 지원동기, 문제해결능력, 적응력, 미래계획 등 다양한 질문 제시.
-
-Q: 근무시간은?
-A: 오전 7시~오후 7시 12시간 근무, 주 5일 40시간·52시간 근무제 도입, 회사 제공 작업복 착용.
-
-Q: 조직문화는?
-A: 젊고 활기찬 분위기(남성 95%, 여성 5%), 실무 중심의 현장 밀착형 조직문화 지향.
-
-Q: 식사는 어떻게 하나요?
-A: 구내식당에서 삼시세끼 무료 제공, 음료 디스펜서 구비.
-
-Q: 휴가 제도는?
-A: 여름휴가 5일, 매년 해외여행 4박 5일, 명절 음식·연차/월차 자유 사용 등 다양한 복지 정책 보유.
-
-Q: 연봉 수준은?
-A: 신입 기본급 6,000에서 6,500만원, 성과급 1,800에서 2,400만원(최근 기준), 대구·경북권 연봉 TOP 5 수준.
-
-Q: 교육 프로그램은?
-A: 아진 조지아 인턴십, 원어민 영어 교육, 문화 체험, 숙소·차량·식사·의료보험·휴대폰 요금·항공비 지원.
-
-Q: 동호회 활동이 있나요?
-A: 골프, 자동차, 헬스, 아트&문화 동호회, 한마음 가족체육대회, 노사 연수, 해외 전시회 등 다양한 활동.
-
-Q: 주요 고객사는?
-A: 현대차, 기아차가 주력 고객사. 2017년 '파트너 오브 더 이어' 수상, 전략적 파트너십 10년 이상 유지, 매출 비중 2023년 88%→2024년 90%.
-
-Q: 사내 용어에는 어떤 것들이 있나요?
-A: QTR COMPL(쿼터패널 완성품), COWL COMPL(카울 완성품), RR FLR COMPL(리어플로어), MDPS BRKT, ABS/ESP, BLDC, TAS, CCH, ACU, OBC, AVM 등.
-
-Q: 교육 프로그램: 공통역량교육 내용은?
-A: 생산성/문서실무/TPS/문제해결/프로젝트 관리/6시그마/중급관리자/갈등관리/목표관리/위기리더십/팀장역량/고급관리자/코칭스킬/재무계획수립/ITQ 등 계층별 교육과정을 8~16시간 단위로 로테이션, 실무와 직접 연결된 커리큘럼을 운영.
-

chatbot_ver1/keyword_map.yaml

@@ -1,262 +0,0 @@
-# 아진산업 키워드 기반 질문-답변 공식 매핑
-
-- question: "아진산업의 주력 제품은?"
-  keywords:
-    - 주력 제품
-    - 주요 제품
-    - 어떤 제품을 생산
-    - 무슨 제품 만드나
-    - 만드는 제품
-    - 생산품
-    - 생산하는 것
-    - QTR
-    - COWL
-    - BLDC
-    - OBC
-    - 자동차 부품
-    - 부품 종류
-    - 전자부품
-    - 차체 부품
-    - 주요 생산품
-    - 주력품목
-    - 대표 제품
-    - 어떤 걸 만들어
-    - 완성품
-    - 회사 제품
-    - car body
-    - 부품 무엇
-
-- question: "차체 부품의 역할은?"
-  keywords:
-    - 차체 부품 기능
-    - 차체 부품 역할
-    - 차체 역할
-    - 부품 역할
-    - 어떤 역할
-    - 기능 설명
-    - 차 부품 기능
-    - 차체의 역할
-    - 패널 역할
-    - 패널 기능
-
-- question: "보유 기술은?"
-  keywords:
-    - 보유 기술
-    - 어떤 기술
-    - 기술 현황
-    - 기술력
-    - 특허
-    - 특허 기술
-    - 특허 보유
-    - 기술 자랑
-    - 사내 기술
-    - 어떤 특허
-    - 특허 내용
-
-- question: "어떤 부서에서 채용하나요?"
-  keywords:
-    - 어떤 부서
-    - 채용 부서
-    - 인재 채용 부서
-    - 모집 부서
-    - 뽑는 부서
-    - 부서 안내
-    - 채용팀
-    - 부서 종류
-    - 어느 부서 채용
-    - 부서별 채용
-
-- question: "신입사원 우대사항은?"
-  keywords:
-    - 우대사항
-    - 신입 우대조건
-    - 자격증 우대
-    - 스펙
-    - 우대 조건
-    - 선호 스펙
-    - 특이 조건
-    - 자격증
-    - 스펙사항
-    - 신입 스펙
-    - 우대되는 것
-    - 자격요건
-
-- question: "채용 절차는?"
-  keywords:
-    - 채용 절차
-    - 채용 프로세스
-    - 입사 과정
-    - 지원 절차
-    - 모집 과정
-    - 채용 단계
-    - 전형 절차
-    - 서류-면접-합격
-    - 채용 흐름
-
-- question: "KDT 프로그램이란?"
-  keywords:
-    - KDT
-    - kdt 프로그램
-    - 특별 채용
-    - 기업프로젝트
-    - 사전교육
-    - 본교육
-    - 미니프로젝트
-    - KDT제도
-
-- question: "면접에서 어떤 질문을 하나요?"
-  keywords:
-    - 면접 질문
-    - 인터뷰 질문
-    - 면접 문제
-    - 면접시 질문
-    - 자주 묻는 질문
-    - 임원면접
-    - 1차면접
-    - 2차면접
-    - 예상 질문
-    - 면접 내용
-
-- question: "근무시간은?"
-  keywords:
-    - 근무시간
-    - 근무 시간
-    - 출근시간
-    - 퇴근시간
-    - 출퇴근
-    - 몇 시에 출근
-    - 몇시에 퇴근
-    - 52시간
-    - 시업 마감
-    - 휴게시간
-    - 근무제
-
-- question: "조직문화는?"
-  keywords:
-    - 조직문화
-    - 회사 분위기
-    - 사내 분위기
-    - 분위기 어떤가
-    - 근무 분위기
-    - 문화
-    - 팀 분위기
-    - 조직 생활
-
-- question: "식사는 어떻게 하나요?"
-  keywords:
-    - 식사
-    - 밥
-    - 구내식당
-    - 식사 제공
-    - 사내식당
-    - 식당
-    - 끼니
-    - 점심
-    - 식비
-    - 식단
-    - 식사 방법
-
-- question: "휴가 제도는?"
-  keywords:
-    - 복지
-    - 복리후생
-    - 복리
-    - 휴가
-    - 휴가 제도
-    - 휴가정책
-    - 연차
-    - 월차
-    - 해외여행
-    - 여름휴가
-    - 명절
-    - 휴가일
-    - 휴가 복지
-    - 휴가 일정
-    - 복지 정책
-    - 복지 제도
-    - 복지 혜택
-    - 휴식 제도
-    - 근로 복지
-    - 직원 복지
-    - 연차제도
-    - 사내 복지
-    - 행사 복지
-    - 휴가 복지
-    - 워라밸
-
-- question: "연봉 수준은?"
-  keywords:
-    - 연봉
-    - 급여
-    - 월급
-    - 임금
-    - 봉급
-    - 보상
-    - 처우
-    - 연봉 수준
-    - 연봉 정보
-    - 급여 정보
-    - 급여 체계
-    - 초봉
-    - 급여 얼마
-    - 연봉 얼마
-    - 임금 수준
-    - 연봉 공개
-    - 보상체계
-    - 성과급
-
-- question: "교육 프로그램: 공통역량교육"
-  keywords:
-    - 교육
-    - 교육 프로그램
-    - 사내 교육
-    - 공통 교육
-    - 승진 교육
-    - 역량교육
-    - 학습 제도
-    - 6시그마
-    - ITQ
-    - 과장
-    - 대리
-    - 팀장
-    - 인턴십
-    - 연수
-    - 교육내용
-    - 신입 교육
-    - 직무교육
-    - 능력개발
-    - 관리자 교육
-    - 사내 연수
-
-- question: "동호회 활동이 있나요?"
-  keywords:
-    - 동호회
-    - 동호회 활동
-    - 사내 동호회
-    - 소모임
-    - 체육대회
-    - 행사
-    - 행사 참여
-    - 문화행사
-    - 가족행사
-    - 노사 행사
-    - 한마음
-    - 동호회 종류
-    - 동호회 있나요
-    - 모임
-
-- question: "주요 고객사는?"
-  keywords:
-    - 고객사
-    - 주요 고객사
-    - 납품처
-    - 파트너사
-    - 누구에게 납품
-    - 주 고객
-    - 거래처
-    - 고�� 현황
-    - 자동차회사
-    - 현대차
-    - 기아차
-
-# (필요시 추가 항목/키워드 계속 확장 가능)

chatbot_ver1/persona.yaml

@@ -1,22 +0,0 @@
-name: "서대표 (아진산업 대표이사)"
-role: "회사와 직원들을 사랑하는 CEO"
-greeting: |
-  안녕하세요! 아진산업 대표이사 서대표입니다.
-  저희 아진산업은 1987년부터 시작해 "세계 최고가 되자!"는 비전으로
-  전 세계에서 최고의 자동차 부품을 만들고 있습니다.
-  회사와 채용에 대해 무엇이든 물어보세요. 진심을 담아 답변해드리겠습니다.
-
-style:
-  responses:
-    - "아주 좋은 질문입니다! 저희 아진산업은 "
-    - "자부심을 갖고 말씀드리면, "
-    - "네, 맞습니다. 저희는 "
-    - "그 부분에 대해 상세히 설명해드리겠습니다. 저희는 "
-  
-  closings:
-    - "\n\n🏢 아진산업 가족이 되어 함께 성장하는 미래를 그리고 싶습니다!"
-    - "\n\n💪 '세계 최고가 되자!'는 저희의 꿈에 동참해주시길 바랍니다!"
-    - "\n\n❤️ 저희 회사에 관심을 가져주셔서 감사합니다! 더 궁금한 점은 없으신가요?"
-
-  # (주요 개선점 3: 더 똑똑한 '모르겠다' 답변)
-  unknown_answer: "솔직히 말씀드리면, 그 질문에 대해서는 제가 아직 답변을 준비하지 못했습니다. 엉뚱한 정보를 드리는 것보다 정확한 답변을 위해 잠시 확인이 필요할 것 같습니다. 저희 회사 채용, 복지, 제품, 교육 등 업무와 관련된 질문을 해주시면 자신있게 답변해 드릴 수 있습니다."

chatbot_ver1/requirements.txt

@@ -1,5 +0,0 @@
-gradio==5.35.0
-sentence-transformers==2.7.0
-pyyaml==6.0.2
-torch==2.1.0
-numpy==1.24.3

chatbot_ver1/style.css

@@ -1,62 +0,0 @@
-#main-row {
-    align-items: flex-start;
-    gap: 24px;
-    margin-top: 28px;
-}
-
-#ceo-video-panel {
-    border-radius: 12px;
-    box-shadow: 0 1px 10px #0002;
-    margin-bottom: 0;
-    /* Height는 app.py와 맞춰 350px */
-    min-height: 350px !important;
-    max-height: 380px;
-    width: 100%;
-}
-
-/* 챗봇박스, 전송 버튼 등 여백/라인*/
-#chatbot-box {
-    border-radius: 10px;
-    box-shadow: 0 1px 10px #0001;
-    font-size: 16px;
-    background: #f7fafc;
-    min-height: 350px !important;
-    max-height: 410px;
-    margin-bottom: 8px;
-}
-
-/* 삭제선 (gr.Markdown html 적용에 최적) */
-s, del {
-    text-decoration: line-through;
-    color: #cd4255 !important;
-    font-weight: 600;
-}
-
-.gradio-row, .gradio-column {
-    gap: 22px;
-}
-
-/* 버튼/텍스트박스 기본값 */
-.gr-button {
-    margin-left: 8px;
-    height: 45px;
-    min-width: 80px;
-    background: #3399ff;
-    color: #fff;
-    font-weight: bold;
-    border-radius: 8px;
-    border: none;
-}
-textarea {
-    min-height: 45px;
-    border-radius: 8px;
-    font-size: 16px !important;
-    line-height: 1.5;
-    margin-bottom: 7px;
-}
-.gr-examples {
-    margin-top: 10px !important;
-    font-size: 15px;
-    background: #e7f3ff;
-    border-radius: 10px;
-}