수소법률 RAG 시스템

국가법령정보센터의 수소 관련 법률 정보를 활용한 RAG 기반 법률 검색 및 컴플라이언스 시스템

주요 기능

1. 법률 정보 검색: 자연어 질의로 관련 법령 조항 검색 (LLM 없이 작동)
2. 컴플라이언스 분석: 사업 계획과 관련 법규 자동 매칭
3. 법안 제안: 법률 개정안 작성 지원 (선택적 AI 활용)
4. 비교 분석: 법률 개정 이력 추적

기술 스택

• Frontend: Next.js 15 + React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4
• Backend API: Node.js + Express + TypeScript
• RAG Engine: Python + FastAPI
• Vector DB: ChromaDB (개발) / Pinecone (프로덕션)
• Database: PostgreSQL (Supabase)
• Embeddings: jhgan/ko-sroberta-multitask (한국어 특화)
• LLM: Claude 3.5 Sonnet (선택적 사용)

프로젝트 구조

hydrogen-law-rag/
├── apps/
│   ├── web/                 # Next.js Frontend
│   └── api/                 # Node.js Backend API
├── services/
│   └── rag-engine/          # Python RAG Service
├── packages/
│   ├── shared-types/        # 공유 TypeScript 타입
│   └── ui-components/       # 공통 UI 컴포넌트
└── scripts/                 # 유틸리티 스크립트

빠른 시작

1. 의존성 설치

# Node.js 프로젝트
npm install

# Python RAG 엔진
cd services/rag-engine
pip install -r requirements.txt

2. 개발 서버 실행

# Frontend (Next.js)
cd apps/web
npm run dev

# Backend API (Node.js)
cd apps/api
npm run dev

# RAG Engine (Python)
cd services/rag-engine
uvicorn main:app --reload

특징

LLM 최소화 접근법

• ✅ 비용 절감: 월 $140-160 (LLM 적극 활용 시 대비 60% 절감)
• ✅ 응답 속도: <1초 (10배 빠름)
• ✅ 정확도: 100% (법령 원문 그대로 표시)
• ✅ 오프라인 가능: API 의존성 없음

90%의 검색은 순수 벡터 검색 + BM25로 처리하며, 복잡한 해석이 필요한 경우에만 선택적으로 LLM을 사용합니다.

라이선스

MIT