CTRL+F AI 개발 통합 보고서 (Phase 2~42)


0. 한 줄 요약

사규/교육 지식 기반 챗봇(RAG) + 개인화(백엔드 facts) + FAQ/퀴즈 생성 + 교육영상 생성/발행/KB인덱싱까지 “서비스 단위”로 E2E 파이프라인을 구현했고, 운영을 위한 로깅·가드레일·상태머신·내부 API까지 갖춘 상태입니다.


1. 구현 범위 및 구현률(보고서 기준)

1.1 Phase 커버리지

따라서 “보고서에 정의된 범위(Phase 2~42)” 기준으로는 **구현/문서화 커버리지가 100%**입니다.

1.2 Epic(기능 묶음) 기준 구현 현황

Epic 핵심 내용 상태(보고서 기준) 관련 Phase
AI Gateway 기본 골격 FastAPI 구조, 설정/로깅/헬스체크/테스트, Docker 환경 완료 2~3, 8~9
보안(PII) 입력/출력 PII 마스킹 + 외부 PII HTTP 연동 완료 4-1~4-2
채팅/라우팅 Intent Router + Role×Domain×Route 정책 + ChatService 통합 완료 10~12, 21~22
RAG(검색/근거) RAG E2E, 메타 확장, Gap 후보/제안, RAG 디버그 로깅 완료 6, 13~15, 41
벡터DB/인덱싱 Milvus 직접 연결, RAGFlow 우회 인덱싱/삭제(잡/폴링) 완료 24~25, 30
개인화 백엔드 facts 조회 기반 답변 생성(우선순위 인텐트 구현) 완료 23
FAQ FAQ 초안 생성/고도화, 배치 생성 완료 18~20
퀴즈 퀴즈 생성 + QC 파이프라인 완료 16~17
교육 운영 정책 4대교육 연간 재발행 + EXPIRED 차단 게이트 완료 26
교육영상 파이프라인 스크립트 생성→승인→렌더잡→산출물 저장(S3)→발행→KB 인덱싱 완료 27~38, 28~29, 31~37
답변 품질 가드레일 Answerability/Citation/언어/불만 Fast Path 등 완료 39
편집/후처리 씬 오디오/캡션 타임라인, Script Editor API 완료 40, 42

2. 현재 아키텍처(요약)

flowchart LR
  U[User/FE] -->|SSE| B[Backend (Spring)]
  B -->|HTTPS| AI[AI Gateway (FastAPI)]
  AI -->|PII 요청| PII[PII Service (HTTP)]
  AI -->|RAG 검색| VDB[Milvus]
  AI -->|(초기) 검색/인덱싱| RAGF[RAGFlow (옵션)]
  AI -->|facts 조회| B
  AI -->|LLM 호출| LLM[LLM Inference (internal/external)]
  AI -->|로그 저장| B
  AI -->|렌더 상태/진행| B
  AI -->|영상 산출물 저장| S3[(S3/Storage)]