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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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2.2 KiB
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# CONAI 개발 환경 설정 가이드
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## 빠른 시작 (Docker)
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```bash
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# 1. 환경변수 설정
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cp backend/.env.example backend/.env
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cp frontend/.env.example frontend/.env.local
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# .env 파일에 API 키 입력
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# 2. Docker Compose 실행
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docker compose up -d
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# 3. DB 마이그레이션
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docker compose exec backend alembic upgrade head
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# 4. 접속
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# Frontend: http://localhost:3000
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# Backend API: http://localhost:8000
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# API Docs: http://localhost:8000/docs
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```
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## 로컬 개발 (Docker 없이)
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### 사전 요구사항
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- Python 3.11+
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- Node.js 20+
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- PostgreSQL 16+ (pgvector 확장 포함)
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### Backend
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```bash
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cd backend
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# 가상환경 생성 및 활성화
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate # Windows
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source .venv/bin/activate # Mac/Linux
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# 의존성 설치
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pip install -e .
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# 환경변수 설정
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cp .env.example .env
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# .env 파일에서 DATABASE_URL, ANTHROPIC_API_KEY 등 설정
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# DB 마이그레이션
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alembic upgrade head
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# 서버 실행
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uvicorn app.main:app --reload --port 8000
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```
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### Frontend
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```bash
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cd frontend
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# 의존성 설치
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npm install
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# 환경변수 설정
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cp .env.example .env.local
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# 개발 서버 실행
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npm run dev
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```
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## 필수 API 키
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| 서비스 | 용도 | 발급처 |
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|---|---|---|
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| `ANTHROPIC_API_KEY` | Claude AI (일보·보고서·RAG) | console.anthropic.com |
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| `KMA_API_KEY` | 날씨 예보 (기상청) | data.go.kr |
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| `VOYAGE_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` | RAG 임베딩 | voyageai.com / openai.com |
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| `SUPABASE_*` | DB·스토리지 | supabase.com |
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## RAG 시드 데이터 준비
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법규/시방서 문서를 pgvector에 색인하려면:
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```bash
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cd backend
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# 1. 문서 파일 준비 (PDF 또는 텍스트)
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# 예: KCS 14 20 10 콘크리트 시방서.pdf
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# 2. 시드 스크립트 실행 (개발 예정)
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python scripts/seed_rag.py --file "경로/파일명.pdf" --title "KCS 14 20 10" --type kcs
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```
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## 카카오 챗봇 연동
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1. [Kakao i Open Builder](https://i.kakao.com) 에서 챗봇 생성
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2. Skill API URL: `https://your-domain.com/api/v1/kakao/webhook`
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3. 카카오 개발자센터에서 App Key 발급 후 `.env`에 설정
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## 테스트
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```bash
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# Backend 테스트
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cd backend
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pytest
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# Frontend 타입 체크
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cd frontend
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npm run type-check
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```
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