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ex-GPT AI System

한국도로공사 차세대 멀티모달 AI 어시스턴트 시스템

🌟 프로젝트 개요

ex-GPT는 한국도로공사의 업무 효율성 증대를 위한 통합 AI 시스템입니다. 최신 멀티모달 모델을 활용한 이미지-텍스트 통합 처리, RAG 기반 지능형 검색, 도로 인프라 특화 분석 기능을 제공합니다.

🏗 시스템 아키텍처

ex-GPT-ai/
├── START_SIMPLE.py           # 🚀 통합 시작 스크립트 (권장)
├── START_SYSTEM.bat          # Windows 배치 스크립트
├── backend/                  # 백엔드 API 서버
│   ├── src/                  # 소스 코드
│   │   ├── multimodal/       # 멀티모달 처리
│   │   ├── image_processing/ # 이미지 처리 모듈
│   │   ├── admin_tools/      # 관리도구
│   │   └── rag_pipeline/     # RAG 파이프라인
│   ├── simple_test.py        # 빠른 테스트 서버
│   └── run_ai.py            # 실제 AI 백엔드 실행
├── frontend/                 # React 프론트엔드
│   ├── src/                  # React 컴포넌트 (47개)
│   └── package.json         # React 19.1.1
├── services/                 # 도메인 특화 서비스
│   ├── traffic-analysis/     # 교통 분석 서비스
│   └── damage-detection/     # 손상 감지 서비스
├── config/                   # 환경별 설정
│   ├── settings.py          # 통합 설정
│   ├── development.yaml     # 개발환경
│   └── production.yaml      # 운영환경
├── tests/                    # 통합 테스트
├── docker-compose.yml        # Docker 구성
└── verify_setup.py          # 시스템 검증

🚀 주요 기능

1. 멀티모달 AI 처리

  • Microsoft Florence-2 기반 차세대 Vision Language Model
  • 이미지 캡션 생성, 객체 감지, OCR 통합 처리
  • 도로 인프라 특화 분석 (포트홀, 균열, 교통표지판 등)
  • CLIP 모델을 활용한 고품질 이미지 임베딩

2. 한국도로공사 특화 서비스

  • 교통 분석: 실시간 교통 패턴 분석 및 예측
  • 손상 감지: AI 기반 도로 손상 자동 분류 및 우선순위 설정
  • 인프라 관리: 톨게이트, 휴게소, IC/JC, 터널, 교량 모니터링

3. 관리도구 및 업로드

  • 자동 OCR 처리 (한국어/영어)
  • 개인정보 자동 검출 및 보안 처리
  • 중복 이미지 필터링 및 메타데이터 생성
  • 바이러스 스캔 및 파일 검증

4. RAG 기반 지능형 검색

  • Qdrant 벡터 데이터베이스 활용
  • BGE Reranker v2-m3 기반 정확도 향상
  • 세션별 컨텍스트 관리

🛠 기술 스택

AI 모델

  • LLM: Qwen3-32B (Chat & Generation)
  • Vision Model: Microsoft Florence-2-base + CLIP-ViT-Large
  • Embedding: Qwen3-Embedding-0.6B
  • Reranker: BGE-reranker-v2-m3

프레임워크 & 인프라

  • Backend: FastAPI + Python 3.11+
  • Frontend: React 19.1.1 + Vite + TypeScript
  • Vector DB: Qdrant
  • Cache: Redis
  • Database: PostgreSQL
  • Storage: MinIO (S3 호환)
  • Container: Docker + Docker Compose

🚀 빠른 시작

1️⃣ 원클릭 실행 (권장)

# Python 통합 스크립트 실행
python START_SIMPLE.py

# 또는 Windows 배치 파일
START_SYSTEM.bat

2️⃣ 실행 옵션 선택

  1. Quick Test - 백엔드만 빠르게 테스트
  2. Full System - 프론트엔드 + 백엔드 전체 실행
  3. Docker Mode - Docker로 전체 서비스 실행
  4. Service Test - 도메인 서비스 테스트

3️⃣ 접속 주소

🐳 Docker 실행 (고성능 AI)

# 실제 AI 모델 실행 (GPU 필요)
START_REAL_AI.bat

# 또는 Docker Compose 직접 실행
docker-compose up -d

🔧 수동 설치 및 실행

# 백엔드 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
pip install torch transformers accelerate
pip install einops timm  # Florence-2용

# 백엔드 실행 (Mock 모드)
cd backend && python simple_test.py

# 프론트엔드 실행
cd frontend && npm install && npm run dev

# 시스템 검증
python verify_setup.py

📊 시스템 요구사항

  • 개발환경: Python 3.11+, Node.js 18+
  • AI 모델: 8GB+ GPU (CUDA), Docker Desktop
  • 메모리: 16GB+ RAM 권장
  • 저장공간: 50GB+ (모델 다운로드용)

🌐 환경 변수

# AI 모델 엔드포인트
CHAT_MODEL_ENDPOINT=http://vllm:8000/v1
EMBEDDING_MODEL_ENDPOINT=http://vllm-embeddings:8100/v1
VLM_MODEL_NAME=microsoft/Florence-2-base

# 데이터베이스
QDRANT_HOST=localhost
QDRANT_PORT=6333

# 기능 플래그
FLAGS__ENABLE_VLM=True
FLAGS__ENABLE_RERANK=True

🛠 문제 해결

인코딩 오류

# PowerShell에서 배치 파일 실행 시 오류
# 해결: Python 스크립트 사용
python START_SIMPLE.py

포트 충돌

# 포트 사용 중 오류
# 해결: 자동으로 기존 프로세스 종료됨

AI 모델 의존성

# Florence-2 모델 오류 (flash_attn 필요)
# 해결: WSL 또는 Docker 사용 권장
pip install flash-attn  # Linux/WSL에서

📁 프로젝트 구조 (상세)

ex-GPT-ai/
├── 🚀 실행 스크립트
│   ├── START_SIMPLE.py         # Python 통합 런처
│   ├── START_SYSTEM.bat        # Windows 배치
│   └── START_REAL_AI.bat       # Docker AI 실행
├── 🖥 백엔드 (Python)
│   ├── backend/src/
│   │   ├── multimodal/         # 실제 AI 처리
│   │   │   ├── main.py         # FastAPI 서버
│   │   │   └── whisper/        # STT 처리
│   │   ├── image_processing/   # VLM & OCR
│   │   │   ├── vlm_processor.py (Florence-2)
│   │   │   └── ocr_engine.py
│   │   └── rag_pipeline/       # RAG 검색
│   └── simple_test.py          # Mock 서버
├── 🌐 프론트엔드 (React)
│   ├── src/components/         # 47개 컴포넌트
│   ├── src/pages/              # 페이지 라우팅
│   └── package.json           # React 19.1.1
├── 🏢 비즈니스 서비스
│   ├── services/traffic-analysis/  # 교통 분석
│   └── services/damage-detection/  # 손상 감지
├── ⚙️ 설정 & 배포
│   ├── config/                 # 환경별 설정
│   ├── docker-compose.yml      # 서비스 오케스트레이션
│   └── Dockerfile             # 컨테이너 이미지
└── 🧪 테스트 & 검증
    ├── tests/                  # 통합 테스트
    ├── verify_setup.py         # 시스템 검증
    └── test_services.py        # 서비스 테스트

📋 개발 워크플로우

  1. 개발 시작: python START_SIMPLE.py → 옵션 2 선택
  2. API 테스트: http://localhost:8201/docs 에서 테스트
  3. 프론트엔드 개발: http://localhost:5173 에서 확인
  4. 서비스 테스트: 옵션 4로 도메인 기능 검증
  5. AI 모델 테스트: START_REAL_AI.bat로 실제 모델 실행
  6. 배포 준비: Docker Compose로 전체 시스템 검증

📈 성능 최적화

  • GPU 가속: CUDA 지원 시 자동으로 GPU 활용
  • 배치 처리: 대량 이미지 처리 시 배치 단위로 처리
  • 캐싱: Redis 기반 결과 캐싱으로 응답 속도 향상
  • 벡터 인덱싱: Qdrant의 HNSW 인덱스로 빠른 유사도 검색

🔐 보안 기능

  • 개인정보 보호: 자동 개인정보 감지 및 마스킹
  • 파일 검증: 업로드 파일 바이러스 스캔
  • 접근 제어: 세션 기반 인증 및 권한 관리
  • 데이터 암호화: 민감 데이터 암호화 저장

🌍 다국어 지원

  • 한국어: 주 언어, OCR 및 텍스트 처리 최적화
  • 영어: 기술 문서 및 국제 표준 지원
  • 다국어 임베딩: 다양한 언어로 작성된 문서 검색 지원

📞 기술 지원

📄 라이센스

Copyright (c) 2025 한국도로공사 본 프로젝트는 한국도로공사의 내부 사용을 위한 AI 시스템입니다.

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