aakashsharan/research-vault
📦 오픈 소스 프로젝트aakashsharan
RAG와 LangGraph를 활용해 학술 논문에서 구조화된 인사이트를 추출하는 AI 연구 보조 도구입니다.
Research Vault는 학술 문헌에서 구조화된 데이터를 자동으로 추출하기 위해 구축된 정교한 문서 처리 프레임워크입니다. 시스템의 핵심은 LangGraph를 사용하여 복잡한 에이전트 워크플로우를 구성함으로써, 다단계 추론과 PDF 콘텐츠에 대한 심층 분석을 가능하게 합니다. 또한 고품질 정보 추출을 위해 Claude를 통합하고, Qdrant 벡터 데이터베이스를 사용하여 연구 라이브러리 전반에서 고속 시맨틱 검색을 지원합니다.
이 아키텍처는 견고한 API 처리를 위한 FastAPI 백엔드와 직관적인 상호작용을 위한 Next.js 프론트엔드로 구성된 모듈형 구조입니다. 연구 논문의 수집 및 인덱싱을 자동화함으로써, Research Vault는 단순한 키워드 검색을 넘어 서로 다른 문서 간의 관련 인사이트, 방법론, 연구 결과를 도출하는 시맨틱 쿼리를 수행할 수 있게 합니다. 이 도구는 방대한 문헌을 관리하면서 연구 결과를 구조화되고 검색 가능한 저장소로 유지해야 하는 연구자들에게 특히 효과적입니다.
💡하이라이트
- ├─LangGraph 기반 에이전트 워크플로우
- ├─PDF 내 구조화된 패턴 추출 기능
- └─Qdrant 기반의 고속 시맨틱 검색
🎯대상
- ├─학술 연구자
- ├─데이터 과학자
- └─지식 관리자