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판넬

Members

LEAD/FE FE/BE AI/DATA AI/DB
안성민 강승진 송정은 우현

Tech Stack

🐍 Core Framework

  • Python 3.x - 런타임 환경
  • Flask 3.1.2 - 웹 프레임워크
  • Flask-CORS 6.0.1 - CORS 처리

🗄️ Database & ORM

  • PostgreSQL - 관계형 데이터베이스
  • SQLAlchemy 2.0.44 - ORM
  • pgvector 0.4.1 - 벡터 유사도 검색

🤖 AI & Machine Learning

  • Anthropic Claude API 0.72.0 - LLM (자연어→SQL 변환)
    • claude-sonnet-4-5-20250929 (Fast Mode)
    • claude-opus-4-5-20251101 (Deep Mode)
  • Sentence Transformers 5.1.2 - 텍스트 임베딩
  • PyTorch 2.9.0 - 딥러닝 프레임워크

🔧 Utility

  • python-dotenv 1.2.1 - 환경 변수 관리
  • Pydantic 2.12.4 - 데이터 검증

Getting Started

Installation

flask 세팅

가상환경 세팅

python -m venv venv

가상환경 실행

venv\Scripts\activate

필요한 라이브러리 설치

pip install -r requirements.txt

Environment Variables

.env 파일 생성 후 다음 내용 입력:

# Database
PG_USER=<사용자명>
PG_PASSWORD=<비밀번호>
PG_HOST=<호스트>
PG_DB=<데이터베이스명>
PG_PORT=<포트>

# AI
ANTHROPIC_API_KEY=<Claude API 키>
EMBEDDING_MODEL=<임베딩 모델명>

Run

python app.py
  • 추가 정보 가상환경 종료
  venv\Scripts\deactivate

Project Structure

📦Backend
┃📂panel_app
┃ ┣ 📂models
┃ ┃ ┗ 📜__init__.py
┃ ┣ 📂routes
┃ ┃ ┣ 📜api.py
┃ ┃ ┗ 📜__init__.py
┃ ┣ 📂services
┃ ┃ ┣ 📜common.py
┃ ┃ ┣ 📜embedding.py
┃ ┃ ┣ 📜exportCSV.py
┃ ┃ ┣ 📜keyword.py
┃ ┃ ┣ 📜reliability.py
┃ ┃ ┣ 📜tabel_schema_info.json
┃ ┃ ┣ 📜text2sql.py
┃ ┃ ┗ 📜__init__.py
┃ ┗ 📜__init__.py
┣ 📜.env
┣ 📜config.py
┗ 📜requirements.txt

Key Features

🔍 AI 기반 자연어 검색

  • 자연어 → SQL 자동 변환: Claude API를 활용한 지능형 쿼리 생성
  • Fast Mode: Claude Sonnet 4.5로 빠른 검색 (일반 프롬프트)
  • Deep Mode: Claude Opus 4.5 Extended Thinking으로 정교한 검색 (벡터 유사도 검색)
  • 샘플 쿼리 학습: 유사한 과거 쿼리를 참조하여 SQL 생성 정확도 향상

📊 벡터 유사도 검색

  • pgvector 기반: PostgreSQL 벡터 확장으로 의미론적 유사도 계산
  • Sentence Transformers: 텍스트를 고차원 임베딩 벡터로 변환
  • Top-K 검색: 입력 쿼리와 가장 유사한 샘플 쿼리 추출

✅ 신뢰도 점수 시스템

  • 15개 규칙 기반 검증: 논리적 모순 및 데이터 무결성 체크
  • 100점 만점 계산: 필수 정보 누락(-26점), 규칙 위반(-5점)
  • 상세 감점 사유 제공: 각 패널의 신뢰도 저하 원인 명시

🎯 공통 특성 분석

  • 인구통계 데이터 집계: 성별, 연령, 거주지, 소득, 직업 등 자동 분석
  • 라이프스타일 패턴 분석: OTT, 운동, 스트레스 해소, AI 챗봇 사용 등
  • AI 요약 생성: Claude API로 패널 집단 특성 및 마케팅 전략 제안
  • 상위 5개 키워드 추출: 공통 특성을 한눈에 파악

🔑 추천 검색어 생성

  • AI 기반 키워드 추천: 입력 쿼리와 연관된 6개 키워드 자동 생성
  • 쿼리 증강 기능: 선택한 키워드로 자연어 쿼리 재구성
  • 검색 정확도 향상: 테이블 스키마 기반 최적화된 검색어 제안

📥 데이터 내보내기

  • CSV 파일 생성: 검색된 패널 데이터를 CSV 형식으로 내보내기
  • UTF-8 BOM 인코딩: 한글 깨짐 방지
  • 신뢰도 정보 포함: 신뢰도 점수 및 감점 사유 함께 제공

🏗️ 모듈화된 아키텍처

  • Blueprint 패턴: API 엔드포인트 모듈화
  • Service Layer: 비즈니스 로직 분리 (text2sql, embedding, reliability, common, keyword, exportCSV)
  • Factory Pattern: 확장 가능한 앱 생성 구조

API Endpoints

POST /api/search                    # 패널 검색 (자연어 → SQL)
POST /api/common-characteristics    # 공통 특성 분석
POST /api/related-keywords          # 추천 검색어 생성
POST /api/keywords-newQuery         # 키워드 기반 쿼리 재생성
POST /api/export-csv                # CSV 내보내기

ETC

기업 고객의 개인정보 유출 방지를 위해 기업 데이터, 개인정보 파일은 삭제 처리 되었습니다. 위 파일을 클론하여도 작동하지 않는게 정상입니다.

License

이 프로젝트는 한성대학교 기업연계 SW캡스톤디자인 수업에서 진행되었습니다.