DASHMON

프로젝트 소개

최근 ChatGPT, AskUP 등의 대화형 AI가 각광받으면서 대화형 추천시스템(Conversational Recommender System)에 대한 기대와 수요가 높아지고 있습니다.

DashMon은 챗봇으로 대표되는 대화형 추천시스템을 운영할 때, 그 효과와 효율, 품질을 시각화하는 대시보드를 제공하여 시스템 개선을 돕습니다.

대화형 추천시스템을 개발하고 관리하는 매니저들에게 업로드만으로 사용 가능한 대시보드를 제공하여 시간적, 경제적 자원의 절감을 기대할 수 있습니다.

관리자들은 DashMon을 통해 데이터에 대한 정보를 얻고 LLM 및 추천시스템 모델 개선 여부를 결정하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.

대화형 추천시스템이란?
시스템과 사용자 간의 자연어 대화를 통해 사용자의 흥미와 선호를 파악하고 이를 추천에 활용하여 사용자에게 보다 적합한 추천 결과를 제공하는 시스템입니다.

DashMon은 크게 Overview, Instance, Data Analysis, Model Evaluation 페이지로 구성됩니다.

대상 데이터셋의 여러 속성들과 분포등을 확인할 수 있으며, 페이지 중앙에 위치한 Slider를 조정하여 대화 시점에 따른 데이터의 분포를 확인할 수 있습니다.

데이터셋을 직접 확인할 수 있습니다. DuRecDial2.0 데이터셋의 경우 각 대화마다 User Profile 정보가 함께 주어지는데, 해당 내용을 편하게 확인할 수 있도록 유저 정보와 대화 정보를 구분하여 제공합니다.
데이터를 확인할 때, 열을 선택할 수 있어 필요한 정보만 확인할 수 있습니다.

Overview에서 얻지 못한 심층적인 정보를 얻을 수 있습니다.
데이터셋에 포함되는 추천의 효과 및 효율, 대화형 데이터의 사용 품질 등을 막대 그래프와 그래프 자료구조 시각화를 통해 확인할 수 있으며, 사용자 임베딩 시각화를 확인할 수 있습니다.

DashMon 설치

git clone https://github.com/boostcampaitech5/level3_recsys_finalproject-recsys-07.git  
cd level3_recsys_finalproject-recsys-07

DashMon 실행

curl 및 poetry 설치:

apt install curl -y
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
echo 'export PATH="/opt/ml/.local/bin:$PATH"' >> /etc/bash.bashrc

가상환경 활성화 및 대시보드 실행:

poetry shell
poetry install
cd frontend
python app.py


김지연	음이레	오승민	조재오	윤한나
선행연구분석 UI기획 평가메트릭 구현	Visualization 성능 메트릭 구현 감성 분석 Feature Engineering	PM 대시보드 기획 대시보드 구현 모델 학습 및 성능 측정	백엔드 유저 임베딩 구현 모델 학습 및 성능 측정	Visualization Feature Engineering 모델 학습 및 성능 측정

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 145 Commits
.github		.github
backend		backend
d3		d3
data		data
data_science		data_science
frontend		frontend
graph		graph
images		images
plotly/.ipynb_checkpoints		plotly/.ipynb_checkpoints
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
README.md		README.md
poetry.lock		poetry.lock
preprocessing.py		preprocessing.py
pyproject.toml		pyproject.toml