📚 DocuMind - AI-Powered Document Search System

Spring Boot + OpenAI GPT-4 + RAG 기반 기술 문서 검색 및 Q&A 시스템

🎯 프로젝트 개요

DocuMind는 기술 문서를 자연어로 검색하고 AI 기반 답변을 제공하는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템입니다.

주요 기능

• 📄 PDF/Markdown 문서 자동 파싱 및 임베딩
• 🔍 자연어 기반 의미론적 검색 (Semantic Search)
• 💬 GPT-4를 활용한 컨텍스트 기반 답변 생성
• 🗂️ 대화 히스토리 관리 및 세션 유지
• ☁️ AWS 클라우드 인프라 구축

🛠️ 기술 스택

Backend

• Java 17, Spring Boot 3.2, Spring Data JPA
• PostgreSQL + pgvector (Vector Database)
• Redis (Caching & Session)
• LangChain4j (LLM Integration)

Frontend

• React 18, TypeScript
• Redux Toolkit (State Management)
• Tailwind CSS

AI/ML

• OpenAI GPT-4 API
• Vector Embeddings (text-embedding-ada-002)

Infrastructure

• AWS (EC2, RDS, S3, Lambda, CloudFront)
• Docker & Docker Compose
• Terraform (IaC)
• GitHub Actions (CI/CD)

🏗️ 아키텍처

[Client] → [CloudFront] → [EC2/Spring Boot] → [RDS PostgreSQL + pgvector]
                              ↓                         ↓
                          [S3 Bucket]              [Redis Cache]
                              ↓
                          [Lambda] → [OpenAI API]

📋 프로젝트 진행 상황

• 요구사항 정의
• 기술 스택 선정
• GitHub 저장소 생성
• AWS 인프라 설계
• 데이터베이스 스키마 설계
• Spring Boot 프로젝트 초기 세팅
• 문서 업로드 API 구현
• Vector DB 연동
• RAG 검색 엔진 구현
• React 프론트엔드 개발
• CI/CD 파이프라인 구축

🚀 로컬 실행 방법

사전 요구사항

• JDK 17 이상
• Docker & Docker Compose
• Node.js 18 이상
• PostgreSQL 15 (with pgvector)

실행

# Docker로 DB 실행
cd infrastructure/docker
docker-compose up -d

# Backend 실행
cd backend
./gradlew bootRun

# Frontend 실행 (추후)
cd frontend
npm install
npm start

📖 API 문서

• Swagger UI: http://localhost:8080/swagger-ui.html
• API Docs: docs/api-specs.md

👤 개발자

정민종

• 경력: Java/Spring Boot 2년, React 2년
• 목표: AWS SAA 자격증 + 중견 IT기업 취업

📝 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

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개발 기간: 2024.12 ~ 진행 중
포트폴리오 목적: AWS 실무 역량 + 풀스택 개발 능력 증명