TOPDEV99999/AI-Knowledge-Management-Platform
계약서 같은 회사 문서를 읽고 계산까지 해주는 AI 비서
이 오픈소스 프로젝트는 회사 문서를 검색해서 답하는 것뿐 아니라, 문서 속 정보를 표로 뽑아내 SQL로 계산해서 답하는 AI 비서다. 예를 들어 '앞으로 3개월 안에 만료되는 계약이 뭐야?' 같은 질문에도 답할 수 있다. LLM 에이전트가 검색, SQL 조회, 외부 도구 중 무엇을 쓸지 스스로 판단해서 여러 단계로 나뉜 복잡한 질문도 처리한다.
무엇을 하는 레포인가
- 일반적인 RAG(검색 후 생성) 방식으로 문서에서 관련 내용을 찾아 사실 질문에 답한다
- 문서를 일괄 처리해 계약 조건 같은 구조화된 정보를 미리 추출하고 데이터베이스에 저장한 뒤, 분석성 질문은 SQL 쿼리로 변환해 조회한다
- ReAct(추론 후 행동) 방식의 LLM 에이전트가 검색과 SQL 조회, 기타 도구 중 무엇을 쓸지 스스로 결정한다
- 백엔드, 프론트엔드(Next.js 채팅 앱), 문서 처리 파이프라인, 실험 모듈로 저장소가 구성되어 있다
- 깃허브 스타 94개를 받은 Jupyter Notebook 중심 프로젝트다
왜 중요한가
회사 안에 쌓인 계약서, 보고서 같은 비정형 문서를 사람이 일일이 뒤지지 않아도 되고, '언제 만료되는지' 같은 계산이 필요한 질문까지 자동으로 답을 받을 수 있다는 점에서 실무 문서 관리 자동화에 참고할 만하다. 검색형 AI와 데이터 분석형 AI를 한 에이전트 안에 합친 구조를 직접 뜯어볼 수 있는 오픈소스 사례이기도 하다.
이 레포의 용어
- RAG · 질문과 관련된 문서를 먼저 검색한 뒤 그 내용을 바탕으로 답을 생성하는 방식
- ReAct · AI가 생각(추론)과 행동(도구 사용)을 번갈아 하며 문제를 푸는 에이전트 방식
- SQL · 데이터베이스에 저장된 표 형태 데이터를 조회하는 질의 언어
- 엔티티 추출 · 문서 속에서 계약 당사자, 날짜, 금액 같은 의미 있는 정보 조각을 뽑아내는 작업
- 벡터 검색 · 문서 내용을 숫자 벡터로 바꿔 의미가 비슷한 내용을 찾는 검색 방식
레포 원문 소개 (영문)
An agentic LLM-powered knowledge assistant that enhances RAG capabilities through automated entity extraction, structured data analysis, and SQL-based reasoning to deliver accurate answers for complex, multi-step, and analytical queries.
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