로컬 AI 메이커스랩 1팀, 현대해상 대체투자2팀의 PDF 요약·발췌·시각화 도우미 'Hi-Lens' 입니다.
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🕰️ 프로젝트 기간 : 25.09.01. ~ 25.09.26.
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☄️ Comento(코멘토) 주관 로컬 AI 메이커스랩
- Topic - '현대해상 대체투자2팀 - 인프라 투자 스터디의 어려움을 겪는 현직자의 문제를 해결할 수 있는 보고서 툴'
- Topic - '현대해상 대체투자2팀 - 인프라 투자 스터디의 어려움을 겪는 현직자의 문제를 해결할 수 있는 보고서 툴'
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현업자가 인프라 대체 투자를 위해 자주 사용하는 KEEI(에너지경제연구원) 의 PDF 원문 분석을 기준으로 MVP 프로토타입을 구현했습니다.
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현업자분께서 '400억 정도의 연료 전지 관련 투자건에 있어 Hi-Lens의 서비스가 실제로 도움이 되었다.' 는 평을 하였고, 사용편의성(8/10), 처리속도(7/10), 정확성(10/10), 답변완전성(9/10) 이라는 높은 피드백 평가를 받았습니다.
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|---|---|---|---|
| 조윤주 | 남희수 | 류채민 | 소재만 |
| 경남대 전자SW공학과 기획 및 주요 개발 담당 |
부산대 경영학과 기획 및 PPT 담당 (PM) |
울산대 경영경제융합학부 기획 및 발표 담당 (PM) |
경상대 도시공학과 기획 및 서브 개발 담당 |
| 구분 | 사용 기술 |
|---|---|
| UI | Google Apps Script (GAS) -> Streamlit |
| Front-end, Back-end | HTML, CSS, JS -> Python |
| AI / LLM | OpenAI GPT, Pontens. AI, Google Gemini (API 키 교체 가능) |
| PDF 처리 | PyMuPDF (표/그림 bbox 탐지 및 크롭), pypdf (페이지 텍스트 추출) |
| 검색 / RAG | rank-bm25 (BM25 검색), sentence-transformers (+torch, 선택, 임베딩 검색) |
| 데이터 / 이미지 | pandas, numpy (표 가공/렌더링), Pillow (이미지 핸들링), pytesseract (OCR 폴백, 선택) |
| 환경 관리 | python-dotenv (.env 로컬 관리) |
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| PDF 원문 요약 | 업로드한 PDF 전체를 AI가 분석하여 핵심 내용을 간략하게 요약 제공 |
| 추천 질문 생성 | 문서 내용을 기반으로 추가 질문(FAQ 스타일) 자동 제안 |
| 표 / 그림 목차 | PDF 내 시각화 자료(표, 이미지, 그래프 등)를 탐지하여 목차화하고, 각 항목별 간단 요약 표시 |
| 표 추출 / 변환 | 단순 마크다운이 아닌 pandas DataFrame으로 변환하여 깔끔한 표 형태로 표시 (실험적 기능) |
| 질의응답 (Q&A) | PDF 원문 및 표/그림 내용을 근거로 AI가 답변 제공. 추측 없이 “없으면 없다”라고 답변하도록 설계 (할루시네이션 방지) |
| 원문 근거 제시 | 모든 답변에 대해 해당되는 PDF 페이지/문맥을 함께 제시하여 신뢰성 확보 |
| OCR 지원 (선택) | 스캔된 PDF/이미지 내 표를 인식하여 텍스트로 변환 (Tesseract 필요) |
1. Landing Page
- LLM 대화 기록, PDF Input, LLM 종류 확인 가능
2. Loading Page
- Python으로 PDF 원문 분석 후 LLM에게 분석 내용을 넘김
- 현업자의 니즈 중 하나인 할루시네이션 방지를 위해 LLM이 추론/창작을 하지 못하도록 규칙 설정
3. Analysis Page (대화 탭)
- PDF 원문 관련 요약 및 추천 질문
- PDF 원문 관련 질의응답 가능
4. Analysis Page (표 / 그림 목차 탭)
- PDF 원문 안의 표, 이미지, 그래프 등의 시각화 자료들을 인식하여 각각 목차로 정리
- 각 목차 안의 버튼 클릭 시 LLM이 관련 내용을 찾아서 요약하고 원문 출처까지 제공
- 통합 DB 구축 : KEEI 한정이 아니라 여러 보고서를 넣어 비교 분석 할 수 있도록 구현
- 맞춤형 표 생성 : 추출된 텍스트에서 필요한 정보만 선별하여 새로운 맞춤형 표 제공
- 웹 개발 시작 : 현재 Python과 Streamlit의 한계로 다른 적절한 언어를 사용하여 리팩토링 계획