건설사 실무진을 위한 법령 검색 및 문서 생성 RAG 챗봇입니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 🔍 하이브리드 검색 | FAISS 벡터 + BM25 키워드 + Reranker |
| 🤖 GPT 질문 분류 | 7가지 유형 자동 분류 (법조문 조회, 컨설팅, 문서 생성 등) |
| 📝 문서 생성 | 체크리스트, 점검표 자동 생성 + PDF 다운로드 |
| 📚 출처 표시 | 법령명, 조항, 페이지 번호 명시 |
| 파일명 | 내용 |
|---|---|
| (AURI)해석례로 읽는 건축법.pdf | 건축법 질의응답 사례집 |
| (국가법령정보센터)건축법.pdf | 건축법 전문 |
| 건설공사발주자의 산업안전보건업무 가이드북.pdf | 발주자 안전관리 가이드 |
| 건설산업기본법(법률)(제20357호).pdf | 건설산업기본법 |
| 건축법 시행규칙(국토교통부령)(제01531호).pdf | 건축법 시행규칙 |
| 건축법 시행령(대통령령)(제35811호).pdf | 건축법 시행령 |
| 건축법(법률)(제21065호).pdf | 건축법 본법 |
| 국토의 계획 및 이용에 관한 법률 시행령.pdf | 국토계획법 시행령 |
| 산업안전보건기준에 관한 규칙.pdf | 산업안전보건 규칙 |
# 가상환경 생성
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 패키지 설치
pip install -r requirements.txt.env 파일 생성:
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
# 1단계: PDF 파싱
python src/s1_PDFProcessor.py
# 2단계: 문서 통합
python src/s2_DocumentMerger.py
# 3단계: 청킹
python src/s3_LegalChunkingStrategy.py
# 4단계: 임베딩 + FAISS 인덱스 생성
python src/s4_EmbeddingManager.py
# (선택) 전체 파이프라인 한 번에 실행
python src/TestCompletedFlow.pystreamlit run src/TestQAApp.pyproject/
├── src/
│ ├── TestQAApp.py # Streamlit 메인 앱 ⭐
│ ├── TestCompletedFlow.py # 전체 파이프라인 테스트
│ ├── s1_PDFProcessor.py # PDF 텍스트 추출
│ ├── s2_DocumentMerger.py # 문서 통합
│ ├── s3_LegalChunkingStrategy.py # 법령 특화 청킹
│ ├── s4_EmbeddingManager.py # 임베딩 + FAISS
│ ├── s5_LegalSearchEngine.py # 하이브리드 검색
│ ├── s61_QueryClassifier.py # GPT 질문 분류
│ └── s62_GPTLegalSearchSystem.py # QA 시스템
├── data/
│ ├── raw/ # 원본 PDF (9개)
│ ├── processed/ # 파싱된 JSON
│ ├── chunks/ # 청킹된 JSON
│ ├── vector_store/ # FAISS 인덱스
│ └── cache/ # 임베딩 캐시
├── .env # API 키
└── requirements.txt
[1. PDF 파싱] ─────────────────────────────────────────────────────
│ pdfplumber로 텍스트 추출
│ → data/processed/*_processed.json
▼
[2. 문서 통합] ────────────────────────────────────────────────────
│ 9개 문서를 하나의 JSON으로 병합
│ → data/processed/construction_law_unified.json
▼
[3. 청킹] ─────────────────────────────────────────────────────────
│ 법령 구조 인식 (제N조, ①②③, 가.나.다.)
│ 토큰 기반 분할 (800토큰, 200 오버랩)
│ → data/chunks/construction_law_chunks.json
▼
[4. 임베딩 + FAISS] ───────────────────────────────────────────────
│ OpenAI text-embedding-3-large (3072차원)
│ → data/vector_store/faiss_index.bin
│ → data/vector_store/metadata.json
▼
[5. 하이브리드 검색] ──────────────────────────────────────────────
│ FAISS 벡터 검색
│ BM25 키워드 검색 (선택)
│ Cross-encoder Reranker (bge-reranker-base)
▼
[6. GPT 답변 생성] ────────────────────────────────────────────────
│ 질문 유형 분류 → 유형별 프롬프트
│ JSON 구조화 답변 → 자연어 변환
▼
[Streamlit UI] ────────────────────────────────────────────────────
실시간 진행 상황 표시 + 문서 편집기 + PDF 다운로드
| 유형 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 🔴 법조문_조회 | 특정 조항 내용 요청 | "제36조 내용 알려줘" |
| 🟢 일반_정보_검색 | 법적 기준/규정 질문 | "비계 안전 기준은?" |
| 🔵 상황별_컨설팅 | 현장 상황 법적 판단 | "3m 비계 설치해도 되나요?" |
| 🟡 절차_안내 | 행정 절차 단계별 안내 | "용도변경 절차 알려줘" |
| 🟠 문서_생성 | 체크리스트/양식 생성 | "비계 점검표 만들어줘" |
| 🟣 비교_분석 | 법령/개념 비교 | "건축법과 건설산업기본법 차이" |
| ⚪ 일상_대화 | 인사/잡담 | "안녕하세요" |
# PDF 처리
pdfplumber>=0.10.0
# 텍스트 처리 및 토큰화
tiktoken>=0.5.0
# OpenAI API
openai>=1.0.0
# 벡터 검색
faiss-cpu>=1.7.4
numpy>=1.24.0
# 키워드 검색
rank-bm25>=0.2.2
# Reranker 처리
sentence-transformers>=2.2.0
# 환경변수
python-dotenv>=1.0.0
# 웹 UI
streamlit>=1.28.0
# PDF 생성
reportlab>=4.0.0| 구분 | 기술 |
|---|---|
| LLM | GPT-4o-mini (분류/답변) |
| 임베딩 | text-embedding-3-large (3072D) |
| 벡터 DB | FAISS (IndexFlatL2) |
| 키워드 검색 | BM25 (rank-bm25) |
| Reranker | bge-reranker-base |
| PDF 파싱 | pdfplumber |
| 웹 UI | Streamlit |
| PDF 생성 | ReportLab |
Q: 건폐율 계산 방법 알려줘
Q: 비계 설치 안전 기준은?
Q: 건축허가 신청 절차
Q: 비계 점검 체크리스트 만들어줘
Q: 굴착작업 안전점검표 작성해줘
→ 편집기에서 수정 후 TXT/PDF 다운로드
Q: 우리 현장에서 3m 높이 비계 설치하는데 문제없나요?
Q: 안전관리자 1명으로 충분한가요? 현장 인원 50명입니다
시스템 프롬프트에 Grounding 규칙 적용:
🚨 핵심 원칙
1. 제공된 [관련 법령 정보]에 있는 내용만 답변
2. 문서에 없으면 "제공된 문서에서 해당 내용을 찾을 수 없습니다" 답변
3. 추측하거나 일반 지식으로 보충 금지
4. 부분적으로만 답변 가능하면 나머지는 "확인 불가" 표시
- 본 챗봇은 법률 자문을 대체하지 않습니다
- 중요한 결정은 반드시 전문가 검토를 받으세요
- 최신 법령 개정 사항은 국가법령정보센터에서 확인하세요
- 교육 과정: 삼성물산 AI Academy 전문코스
- 프로젝트 기간: 2025.11.24 ~ 11.27
- 강사: 박유미