형법 RAG 시스템 🏛️

AI 기반 형법 정보 검색 및 질의응답 시스템입니다. 한국 형법 조문을 벡터화하여 의미론적 검색과 GPT 기반 자연어 답변을 제공합니다.

📁 파일 구조

project/
├── api_server.py                 # Flask 백엔드 서버
├── korean_optimized_legal.json   # 벡터화된 형법 데이터
├── law.docx                      # 원본 형법 문서
├── preprocess_vectorize.py       # 데이터 전처리 및 벡터화 스크립트
├── retriever.py                  # 검색 엔진 모듈
├── web_interface.html            # 웹 인터페이스
├── logo.svg                      # 시스템 로고
└── LICENSE                       # 라이선스

🚀 빠른 시작

1. 환경 설정

Python 3.8+ 필요

# 가상환경 생성 (권장)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 필수 패키지 설치
pip install flask flask-cors numpy sentence-transformers scikit-learn python-docx

선택사항: OpenAI GPT 사용

pip install openai
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"  # Windows: set OPENAI_API_KEY=your-key

2. 데이터 준비 (이미 완료된 경우 건너뛰기)

# 형법 문서 전처리 및 벡터화
python preprocess_vectorize.py

3. 서버 실행

# 백엔드 서버 시작
python api_server.py

서버가 성공적으로 시작되면 다음과 같은 메시지가 표시됩니다:

형법 RAG 시스템 시작
==================================================
OpenAI API 키 감지됨 - GPT 답변 생성 활성화  # 또는 템플릿 기반 답변 사용
데이터 파일 로드 성공: korean_optimized_legal.json
로드된 문서: 1234개

서버 시작: http://localhost:5002

4. 웹 인터페이스 접속

브라우저에서 web_interface.html 파일을 열거나, 웹서버에서 호스팅하세요.

💡 사용 방법

웹 인터페이스

1. 문서 검색: 키워드로 관련 형법 조문 검색

   • 예: "살인죄", "절도", "사기", "업무상횡령"

2. AI 질문: 자연어로 형법 관련 질문

   • 예: "살인죄의 구성요건은 무엇인가요?"
   • 예: "절도와 강도의 차이점은?"

3. 통계: 시스템 상태 및 데이터 현황 확인

API 직접 사용

문서 검색

curl -X POST http://localhost:5002/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "살인죄", "top_k": 5}'

AI 질문

curl -X POST http://localhost:5002/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "살인죄의 구성요건은 무엇인가요?"}'

서버 상태 확인

curl http://localhost:5002/health

통계 조회

curl http://localhost:5002/stats

⚙️ 시스템 구성

백엔드 (api_server.py)

• Flask 기반 REST API 서버
• 포트: 5002
• CORS 활성화로 웹 인터페이스 지원

벡터 검색 엔진

• SentenceTransformer: 한국어 텍스트 임베딩
• 코사인 유사도: 의미론적 검색
• 모델: jhgan/ko-sroberta-multitask (768차원)

AI 답변 생성

• GPT-3.5-turbo: OpenAI API 사용 (선택)
• 템플릿 기반: API 키 없을 때 폴백

🔧 설정 옵션

OpenAI 설정

# GPT 기반 답변 활성화
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# 템플릿 기반 답변만 사용
unset OPENAI_API_KEY

데이터 파일 우선순위

시스템은 다음 순서로 데이터 파일을 찾습니다:

1. korean_optimized_legal.json
2. criminal_law_optimized.json
3. legal_documents.json

포트 변경

api_server.py의 마지막 줄에서 포트 수정:

app.run(host='0.0.0.0', port=5002, debug=False)  # 포트 변경

🐛 문제 해결

서버 시작 오류

"데이터 파일을 찾을 수 없습니다"

# 데이터 재생성
python preprocess_vectorize.py

포트 이미 사용 중

# 프로세스 확인 및 종료
lsof -i :5002  # macOS/Linux
netstat -ano | findstr :5002  # Windows

# 다른 포트 사용
python api_server.py  # 코드에서 포트 변경 후

웹 인터페이스 연결 오류

CORS 오류

• 백엔드 서버가 실행 중인지 확인
• 브라우저 콘솔에서 네트워크 오류 확인

서버 연결 실패

• http://localhost:5002/health 직접 접속하여 서버 상태 확인

OpenAI API 오류

API 키 오류

# API 키 재설정
export OPENAI_API_KEY="올바른-키"
python api_server.py

요청 한도 초과

• 템플릿 기반 모드로 자동 전환됨
• API 키 제거 시 완전히 템플릿 모드로 작동

📊 성능 정보

• 문서 수: ~1,200개 형법 조문
• 검색 속도: ~100ms
• 벡터 차원: 768
• 메모리 사용량: ~2GB (모델 로딩 포함)