소프트웨어 저작권 등록을 위한 공식 자료입니다. 창작자 심재우 · 창작 연도 2026
텍스트 직접 입력, PDF/DOCX/TXT 파일 파싱, 웹 URL 크롤링, 통화 기록 STT 변환을 단일 파이프라인으로 처리합니다. 각 입력 유형별 전처리·정규화 로직이 독립적으로 구현되어 있으며, 일괄 CSV/JSON 가져오기를 지원합니다.
수집된 텍스트를 Google Gemini Embedding API를 통해 1536차원 벡터로 변환하고, PostgreSQL의 pgvector 확장에 저장합니다. 코사인 유사도 기반의 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 검색으로 밀리초 단위 의미 검색을 실현합니다.
사용자 질의에 대해 (1) 질의 임베딩 → (2) 상위 K개 지식 노드 검색 → (3) 컨텍스트 조합 → (4) Gemini Pro 답변 생성 → (5) 출처 카드 생성의 5단계 파이프라인으로 처리합니다. 세션별 대화 기록 관리와 스트리밍 응답을 지원합니다.
PostgreSQL Full-Text Search(키워드)와 pgvector(의미) 검색 결과를 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 알고리즘으로 통합하여 단일 랭킹으로 제공합니다. 카테고리·태그·날짜·소스 유형 필터를 지원합니다.
입력된 지식에서 엔티티(사람, 조직, 개념, 이벤트)를 자동 추출하고 관계(포함, 참조, 영향, 생성)를 규명하여 방향성 그래프(Directed Graph)로 저장합니다. 3D 인터랙티브 시각화(force-directed layout)를 제공합니다.
입력된 지식을 사전 정의된 카테고리 체계로 AI가 자동 분류하고 관련 태그를 추천합니다. 사용자 수정 피드백을 수집하여 분류 모델을 지속적으로 개선하는 적응형 학습 루프를 포함합니다.
외부 플랫폼이 지식을 CRUD하고 검색·챗봇 기능을 호출할 수 있는 RESTful API를 제공합니다. 이벤트 기반 Webhook으로 Slack, Teams, Zapier 등과 실시간 연동이 가능합니다.
지식 항목에서 Gemini AI가 핵심 스킬(요약/방법/활용사례)을 자동 추출하는 skills 테이블과, 다수 스킬을 step_order로 연결한 하네스(업무 플로우)를 구성하는 skill_harnesses·harness_skills 테이블로 구성됩니다. 공개/비공개 설정 및 apply_count 집계 기능을 포함합니다.
지식 항목을 주제별로 묶는 knowledge_books 컬렉션과 book_items 조인 테이블로 구성됩니다. 이모지 커버, sort_order, item_count 비정규화, 공개 설정을 지원하며, 팀 단위 지식 공유의 기반이 됩니다.
부서(Level 1)→팀(Level 2) 2단계 계층 구조의 departments 테이블, 수정 전후 데이터를 JSONB로 기록하는 knowledge_history 테이블, 지식 종류 10종(명시지/암묵지/경험지/절차지/개념지/관계지/맥락지/감성지/실행지/메타지식) Enum 컬럼을 포함하는 ERP급 지식 분류 체계입니다.
최근 200개 지식을 Gemini AI가 일괄 분석하여 핫토픽, 창의적 인사이트, 숨겨진 보석(gem), 부서별 역량 강점, 지식 공백, 전략적 권고를 구조화된 JSON으로 반환하는 ai-insights 엔드포인트. 1시간 인메모리 캐싱으로 API 비용을 최적화합니다.
텍스트, 파일, URL, 통화 기록이라는 이질적인 4가지 입력 소스를 단일 표준화 인터페이스로 통합하는 파이프라인 아키텍처는 창작자가 독창적으로 설계한 것입니다. 각 소스의 전처리 방식, 메타데이터 추출 로직, 품질 검증 규칙이 모두 독자 개발되었습니다.
키워드 검색과 벡터 검색 결과를 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 공식을 적용하여 통합 랭킹으로 제공하는 구체적인 구현 코드는 창작자가 작성하였습니다. 가중치 파라미터 조정 로직과 필터 체이닝 방식이 독창적으로 구현되어 있습니다.
질의 임베딩 → 검색 → 컨텍스트 조합 → 생성 → 출처 카드 렌더링의 5단계를 사용자에게 시각적으로 표현하고, 출처 카드에 신뢰도 점수를 표시하는 UI 설계와 구현은 창작자의 독창적 창작물입니다.
사용자의 분류 수정 행동을 누적하여 AI 분류 모델에 피드백하는 적응형 학습 루프의 설계 구조, 피드백 데이터 스키마, 반영 로직이 창작자의 독창적 고안입니다.
지식에서 자동 추출된 엔티티와 관계를 3D force-directed 레이아웃으로 시각화하고, 노드 크기를 중심성(centrality)에 비례하여 렌더링하는 구체적 구현은 창작자의 독창적 창작물입니다.
지식 항목을 Gemini AI로 분석하여 "어떻게 하는가(how_to)", "언제 쓰는가(use_case)", "핵심 요약(summary)"을 추출하는 스킬 자동 생성 알고리즘과, 다수 스킬을 step_order로 연결한 하네스 플로우 구조의 설계 및 구현은 창작자의 독창적 창작물입니다.
지식 항목 갱신 시 before_data·after_data를 JSONB로 자동 저장하고 changed_fields 배열로 변경 필드를 명시하는 knowledge_history 스키마 설계 및 비동기 기록 구현은 창작자의 독창적 기술적 창작물입니다.
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