Conbook은 대화 내용을 저장하고, 그 안에서 insight를 뽑고, 마지막에 화면으로 보여주는 프로젝트입니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 맞춤형 독서 대화 | 사용자의 관심사와 목표에 맞춰 AI가 질문 방향을 조정 |
| 5가지 핵심 액션 | 줄거리 정리 / 해석 / 토론 / 독후감 / 인사이트 추출 원클릭 실행 |
| 마인드맵 시각화 | 이전 독서 대화를 계층형 트리로 한눈에 파악 |
| 인사이트 파이프라인 | 발화 흐름 분석으로 핵심 키워드·방향성 자동 요약 |
| 세션 저장 및 관리 | JSONL 포맷으로 대화를 엔티티 단위로 저장·불러오기 |
기존 서비스(노션, 왓챠, 밀리의 서재 등)는 대화가 끝나면 내용이 휘발됩니다. Conbook은 대화 속 인지적 흐름을 추적해 '생각이 어떻게 변해갔는가'를 구조화합니다.
단순 챗봇을 넘어 summary / interests / direction 3중 JSON 스키마로 발화 데이터를 구조화하고, pyvis 기반 마인드맵 시각화와 인사이트 파이프라인을 Streamlit 위에서 통합 구현했습니다.
JSONL 포맷 기반 로컬 세션 저장으로 데이터 유실을 방지하고, 모듈형 컴포넌트 구조(sidebar / chat / book_tabs / visualization)로 유지보수성을 확보했습니다.
git clone https://github.com/your-username/conbook.git
cd conbook
pip install -r requirements.txt필요 패키지:
streamlit,openai,python-dotenv
Python 3.9 이상 권장
프로젝트 루트에 .env 파일을 생성하고 아래 내용을 입력하세요.
API_KEY=your_openrouter_api_key_herestreamlit run app.py
# uv 사용 시
uv run streamlit run streamlit_app.py기본적으로
result4.json을 읽어 표시하며, 파일 업로드나 JSON 직접 입력으로도 확인할 수 있습니다.
- 책 정보 입력 — 대화할 책의 제목과 저자를 입력합니다
- AI와 대화 — 책을 읽으며 느낀 점이나 궁금한 점을 자유롭게 입력합니다
- 액션 버튼 활용 — 대화 후 '독후감 작성', '인사이트 추출' 등의 버튼으로 결과물을 생성합니다
- 기록 확인 — 사이드바 '읽은 책 목록'에서 과거 대화와 마인드맵을 확인합니다
🗣️ 토론하기 — 알베르 카뮈 《이방인》
1. 뫼르소의 무관심한 태도는 현대 사회에서 어떤 의미를 가지는가?
2. 법정에서 뫼르소가 심판받은 것은 살인인가, 아니면 사회적 관습에 대한 거부인가?
3. 실존주의적 관점에서 뫼르소의 마지막 선택을 어떻게 평가할 수 있는가?
Q. 어떤 LLM 모델을 사용하나요?
OpenRouter API를 통해 openai/gpt-oss-20b:free를 기본으로 사용합니다. chat_client.py에서 원하는 모델로 변경할 수 있습니다.
Q. 인사이트(summary / interests / direction)는 어떻게 추출되나요?
대화가 끝난 후 '인사이트 추출' 버튼을 누르면 전체 발화 내용을 LLM이 분석하여 세 가지 항목으로 구조화합니다. summary는 대화의 핵심 요약, interests는 반복적으로 등장한 관심사 키워드, direction은 생각이 어떻게 변화·발전했는지의 흐름입니다.
Q. 마인드맵은 어떤 데이터를 기반으로 그려지나요?
저장된 세션의 interests와 direction 데이터를 pyvis로 시각화합니다. 대화가 쌓일수록 노드 간 연결이 풍부해집니다.
Q. 대화 도중 앱이 꺼지면 기록이 사라지나요?
대화는 실시간으로 conversations.jsonl에 누적 저장되므로, 앱이 종료되어도 기록은 유지됩니다. 재실행 후 해당 세션을 불러오면 이어서 확인할 수 있습니다.
구조와 데이터 흐름은 docs/architecture.md를 참고하세요.