PaperOps

목적

PaperOps는 AI 기반 지능형 문서 작성 및 연구 자료 분석 플랫폼입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 의미 검색과 다중 LLM 프로바이더 지원을 통해 연구자, 작가, 비즈니스 전문가 등이 다양한 형식의 전문 문서를 효율적으로 작성하고 연구 자료를 분석할 수 있도록 돕습니다. 관계형 데이터베이스와 벡터 데이터베이스를 결합한 하이브리드 구조로 정확한 메타데이터 관리와 강력한 의미 기반 검색을 동시에 지원합니다.

주요 기능

✨ AI Assistant

• 실시간 대화 인터페이스: 학술 문서 작성 과정에서 AI와 직접 상호작용
• 다중 LLM 지원: OpenAI, LM Studio, Ollama, vLLM 프로바이더 지원
• 연결 상태 모니터링: 실시간 LLM 서비스 상태 확인
• RAG 기반 응답: 업로드된 연구 자료를 기반으로 한 맥락적 답변

📄 지능형 문서 관리

• PDF 자동 처리: 텍스트 추출, 청킹, 임베딩 생성
• 의미 기반 검색: 키워드가 아닌 의미로 문서 검색
• 실시간 처리 상태: 임베딩 처리 진행상황 실시간 모니터링
• 하이브리드 저장: 메타데이터(PostgreSQL) + 벡터(ChromaDB)

🔐 보안 및 권한 관리

• JWT 인증: 안전한 토큰 기반 인증
• 역할 기반 접근: 관리자/사용자 권한 분리
• 데이터 격리: 사용자별 데이터 접근 제어

🎯 사용자 인터페이스

• 반응형 디자인: 모던한 Tailwind CSS 기반 UI
• 실시간 피드백: 파일 업로드, 처리 상태 실시간 업데이트
• 직관적 네비게이션: 관리자/사용자 대시보드 분리

사용된 기술

핵심 기술 스택

• 프론트엔드: Next.js 15, TypeScript, Tailwind CSS
• 백엔드: FastAPI (Python), SQLAlchemy ORM
• 데이터베이스: PostgreSQL (관계형, Docker), ChromaDB (벡터)
• 인증: JWT (JSON 웹 토큰)
• 임베딩 모델: BGE-M3 (1024차원 임베딩용)

LLM 프로바이더

• OpenAI: GPT-4o, Function Calling, Vision API
• LM Studio: 로컬 모델 실행, LoRA 지원
• Ollama: 경량 로컬 LLM 프레임워크
• vLLM: 고성능 추론 서버 (향후 지원)

개발 도구

• 개발 환경: Docker Compose, 가상환경
• API 문서: FastAPI 자동 문서화 (Swagger UI)
• 버전 관리: Git, GitHub
• 모니터링: 실시간 상태 확인, 일관성 검사 도구