📄 LangGraph 기반 논문 트렌드 분석 에이전트

이 프로젝트는 Semantic Scholar API를 활용하여 최신 논문 트렌드를 수집하고, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술과 LangGraph를 통해 심층 분석을 제공하는 AI 에이전트입니다.

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📂 파일별 역할 및 실행 가이드

이 프로젝트는 데이터 수집과 DB 구축 단계가 분리되어 있습니다. 리포지토리를 클론(Clone)하셨다면 **2번(Indexer)**부터 실행하시면 됩니다.

1. paper_collector.py (데이터 추가용)

역할: 논문 데이터를 새로 수집하여 data/ 폴더에 PDF로 저장합니다.

• 언제 사용하나요?
  • 새로운 논문을 추가하고 싶을 때
  • 검색 키워드나 수집 조건을 변경하고 싶을 때
• 실행 결과: data/ 폴더에 PDF 파일들이 생성됩니다.

2. paper_indexer.py (초기 설정 필수)

역할: 수집된 data/ 폴더의 PDF를 읽어 **ChromaDB(벡터 저장소)**를 구축합니다.

• 언제 사용하나요?
  • 리포지토리를 처음 다운로드(Clone) 받았을 때 (필수)
  • paper_collector.py로 새로운 데이터를 추가한 직후
• 실행 결과: chroma_db/ 폴더가 생성되며, 에이전트가 지식을 검색할 수 있게 됩니다.

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