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title: LP출자 온톨로지 LLM 프로토타입
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license: mit
short_description: 온톨로지 기반 폐쇄망 RAG 시스템 (LP 출자 도메인)
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# LP출자 온톨로지 LLM 적용 프로토타입 테스트

사내 AI 경진대회 출품작 · 온톨로지 기반 폐쇄망 RAG 시스템.

## 구조

- `api/` — FastAPI 백엔드 (rag_engine + KoSimCSE + 4구성 호출 + LLM 어댑터)
- `web/` — React + Vite 프론트엔드 (3탭: 설명/테스트/데이터 관리)
- `code/` — `rag_engine.py`·`semantic_search.py`·`baseline_lib.py` 등 핵심 모듈 (active/code 사본)
- `data/` — `investment_ontology_v1_10.ttl`·`regulations_chunks_v14.jsonl`·alias·lookup
- `assets/` — paper_v5.pdf·노드 그래프 png 등 다운로드용 정적 자산
- `Dockerfile` — multi-stage (Node 빌드 → Python 런타임)

## 환경변수 (HF Space Secrets에 설정)

| Key | 설명 |
|---|---|
| `ANTHROPIC_API_KEY` | Sonnet 4.6 호출용 (필수) |
| `HF_TOKEN` | HF Inference API용 (Gemma 호출) |
| `LLM_BACKEND` | `hf_inference` 권장 (또는 `ollama`/`transformers_local`) |
| `HF_GEMMA_MODEL` | 기본: `google/gemma-4-E4B-it` (Gemma 4 E4B, multimodal, 128K context) |
| `ANTHROPIC_MODEL` | 기본: `claude-sonnet-4-6` |

## 로컬 개발

```bash
# 백엔드
cd api && pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8000

# 프론트엔드 (별도 터미널)
cd web && npm install && npm run dev
# Vite dev 서버가 /api 호출을 :8000으로 프록시
```

## 핵심 결과 (페이퍼 기준)

- **패러프레이즈 정답률 (lenient)**: 키워드 33% → axisB (LLM파서+KoSimCSE) **93~100%**
- **Sonnet ≒ Gemma 4 e4b** 패러프레이즈 lenient 동등 → 폐쇄망 4B 정당성 입증
- 30문항 × 8구성 × 3회 = 720 응답 + Sonnet judge 평가 (`results_v5_axisB/`)