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소형 건설업체(100억 미만)를 위한 AI 기반 토목공사 통합관리 플랫폼 Backend (FastAPI): - SQLAlchemy 모델 13개 (users, projects, wbs, tasks, daily_reports, reports, inspections, quality, weather, permits, rag, settings) - API 라우터 11개 (auth, projects, tasks, daily_reports, reports, inspections, weather, rag, kakao, permits, settings) - Services: Claude AI 래퍼, CPM Gantt 계산, 기상청 API, RAG(pgvector), 카카오 Skill API - Alembic 마이그레이션 (pgvector 포함) - pytest 테스트 (CPM, 날씨 경보) Frontend (Next.js 15): - 11개 페이지 (대시보드, 프로젝트, Gantt, 일보, 검측, 품질, 날씨, 인허가, RAG, 설정) - TanStack Query + Zustand + Tailwind CSS 인프라: - Docker Compose (PostgreSQL pgvector + backend + frontend) - 한국어 README 및 설치 가이드 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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1.0 KiB
Python
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Python
import uuid
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from datetime import datetime
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from pydantic import BaseModel
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from app.models.rag import RagSourceType
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class RagAskRequest(BaseModel):
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question: str
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source_types: list[RagSourceType] | None = None # Filter by source type
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top_k: int = 5
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class RagSource(BaseModel):
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title: str
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source_type: RagSourceType
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relevance_score: float
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class RagAskResponse(BaseModel):
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question: str
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answer: str
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sources: list[RagSource]
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disclaimer: str = "이 답변은 참고용이며 법률 자문이 아닙니다. 중요 사항은 전문가에게 확인하세요."
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class RagSourceCreate(BaseModel):
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title: str
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source_type: RagSourceType
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source_url: str | None = None
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class RagSourceResponse(BaseModel):
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title: str
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source_type: RagSourceType
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source_url: str | None
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chunk_count: int = 0
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model_config = {"from_attributes": True}
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