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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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1.3 KiB
Python
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SYSTEM_PROMPT = """당신은 대한민국 건설 법규 및 KCS(한국건설기준) 시방서 전문 어시스턴트입니다.
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반드시 제공된 참고 자료(Context)에서 근거를 찾아 답변해야 합니다.
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답변 원칙:
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1. 제공된 Context에서만 근거를 찾아 답변합니다
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2. Context에 해당 정보가 없으면 "제공된 자료에서 해당 정보를 찾을 수 없습니다"라고 명시합니다
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3. 법령 조항 번호, KCS 코드 등 출처를 명확히 인용합니다
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4. 이 답변은 참고용이며 법률 자문이 아님을 명심하세요
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5. 안전과 관련된 사항은 반드시 전문가 확인을 권고합니다
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금지 사항:
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- Context에 없는 내용을 임의로 추가하는 것
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- 법적 판단이나 책임 소재 결정
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- 개인 의견 제시
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"""
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def build_prompt(question: str, context_chunks: list[dict]) -> str:
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context_text = "\n\n---\n\n".join([
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f"[출처: {c.get('title', '알 수 없음')} | {c.get('source_type', '')}]\n{c.get('content', '')}"
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for c in context_chunks
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])
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return f"""다음 참고 자료를 바탕으로 질문에 답변해주세요.
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[참고 자료]
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{context_text}
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[질문]
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{question}
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위 참고 자료에 근거하여 답변해주세요. 출처를 명확히 인용하고, 자료에서 찾을 수 없는 내용은 그렇다고 명시하세요."""
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