DiffLens Panel Search AI

DiffLens.mp4

자연어 기반 패널 검색 및 분석을 위한 AI 핵심 모듈입니다.

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Members

LEAD/BE	FE	FE/DE	BE	AI/DATA
박세웅	윤예진	윤혜성	김준용	신정호

Tech Stack

• Python 3.11 - 런타임
• FastAPI - 웹 프레임워크
• LangChain 0.3.x - LLM 프레임워크
• Anthropic Claude - LLM (Haiku, Sonnet)
• Upstage Embedding - 벡터 임베딩
• PostgreSQL + pgvector - 데이터베이스
• asyncpg - 비동기 ORM

Getting Started

Installation

# 저장소 클론
git clone https://github.com/SW-DiffLens/ai.git
cd ai

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

Environment Variables

# LLM API Keys
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-xxx
UPSTAGE_API_KEY=up_xxx

# Database
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=panel_search
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=your_password

Run

python main.py

# 또는
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Project Structure

ai/
├── main.py                  # FastAPI 앱 엔트리포인트
├── src/
│   ├── api/                 # API 라우터 및 스키마
│   │   ├── routes/          # 검색, 추천, 비교 엔드포인트
│   │   └── schemas/         # Request/Response DTO
│   ├── services/            # 비즈니스 로직
│   ├── repositories/        # 데이터 접근 계층
│   ├── llm/                 # LLM 통합 모듈
│   │   ├── client.py        # LLM 클라이언트
│   │   ├── query_parser.py  # 쿼리 파싱
│   │   ├── chart_decider.py # 차트 추천
│   │   ├── embeddings.py    # 임베딩 서비스
│   │   └── profile_generator.py  # 프로필 생성
│   ├── domain/              # 도메인 모델
│   ├── core/                # 설정 및 유틸리티
│   └── utils/               # 상수 정의
├── prompts/                 # LLM 프롬프트 템플릿
│   ├── parse_query.md
│   ├── decide_main_chart.md
│   ├── analyze_cohort_insights.md
│   └── generate_profile.md
└── requirements.txt

Key Features

• 자연어 쿼리 파싱: 사용자의 자연어 검색어를 구조화된 필터 조건으로 자동 변환
• 하이브리드 검색: 필터 기반 검색과 벡터 유사도 검색의 조합
• 개인화 추천: 업종/회원 기반 맞춤형 패널 추천
• 집단 비교 분석: 두 코호트 간 통계적 차이 분석 및 인사이트 생성
• 지능형 차트 추천: 데이터 특성에 맞는 최적의 시각화 차트 자동 선택
• 프로필 생성: 패널 메타데이터 기반 자연어 프로필 자동 생성
• 해시태그 생성: 마케팅용 해시태그 자동 생성

API Endpoints

Search API (/api/search)

• POST /api/search/ - 자연어/필터 기반 패널 검색
• POST /api/search/search-result/{search_id}/refine - 검색 결과 필터 추가
• GET /api/search/search-result/{search_id}/info - 검색 결과 상세 조회
• GET /api/search/available-filters - 사용 가능한 필터 목록

Recommendations API (/api/quick-search)

• POST /api/quick-search/recommendations - 업종 기반 패널 추천
• POST /api/quick-search/recommendations/by-member - 회원 검색 이력 기반 추천
• GET /api/quick-search/health - 추천 서비스 상태 확인

Comparison API (/api/cohort-comparison)

• POST /api/cohort-comparison/compare - 두 코호트 비교 분석
• GET /api/cohort-comparison/metrics - 비교 가능한 메트릭 목록

LLM Models

• claude-3-5-haiku: 쿼리 파싱, 프로필/해시태그 생성, 빠른 응답
• claude-sonnet-4-5: 인사이트 생성, 복잡한 분석
• embedding-query (Upstage): 시맨틱 검색용 벡터 임베딩

API Documentation

서버 실행 후 아래 URL에서 확인:

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

License

이 프로젝트는 한성대학교 기업연계 SW캡스톤디자인 수업에서 진행되었습니다.