ctrlf-ai (FastAPI 기반 AI Gateway / AI Server)ctrlf-back), 벡터DB(Milvus), (초기)RAGFlow, 프론트엔드(ctrlf-front)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.
따라서 “보고서에 정의된 범위(Phase 2~42)” 기준으로는 **구현/문서화 커버리지가 100%**입니다.
| 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 |
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)]