플러스프로젝트 배경
1) 문제점: 설비사업 예산기획팀에서 입찰 견적을 작성할 때, 정부 품셈집(약 982페이지 분량의 PDF 문서)에서 품목별 공량을 하나하나 수작업으로 찾고 있었습니다. 품목 수가 많을수록 상당한 시간이 소요되는 반복적인 업무였습니다. 2) 프로젝트 목표: 5단계 하이브리드 RAG 매칭 파이프라인(NL 규격 추론 → 부문 분류 → 쿼리 확장 → Dense+BM25 하이브리드 검색 → LLM 재랭킹)
프로젝트 성과
5단계 하이브리드 매칭 파이프라인 구축
982페이지 분량의 품셈집 PDF 전체를 AI가 검색할 수 있는 상태로 자동 변환하는 시스템을 구축했습니다.
대량 품목 일괄 자동 매칭
3,000건 품목을 한 번에 자동 매칭하며, 처리 중 진행률을 화면에서 실시간으로 확인할 수 있습니다.
현장 용어 자동 인식
현장에서 쓰는 용어와 품셈집의 표준 용어가 달라도, AI가 의미를 파악하여 올바른 항목을 찾아줍니다.
웹 기반 결과 검수 화면
결과를 표 형태로 확인하고, 틀린 부분은 화면에서 바로 수정할 수 있는 검수 화면을 개발했습니다.
핵심 기능
품셈집 PDF 자동 읽기
품셈집 PDF를 시스템에 올리면, AI가 자동으로 내용을 읽고 검색 가능한 상태로 변환합니다. 표와 텍스트를 모두 인식하며, 페이지 번호도 함께 기억하여 나중에 원본 위치를 바로 확인할 수 있습니다.
진행 단계
환경 준비 + 데이터 구조 설계
2026.02.
시스템 기본 구조 구축, 데이터 저장 방식 설계, 기본 기능 연결
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 설비사업 예산기획팀을 위한 AI 기반 입찰 견적 보조 시스템 PoC입니다. 정부 품셈집(PDF 982페이지)을 하이브리드 파싱(Camelot + Vision)으로 벡터 인덱싱하고, 5단계 매칭 파이프라인(NL규격추론 → 부문분류 → 쿼리확장 → Dense+BM25 하이브리드검색 → LLM재랭킹)으로 품목명-품셈 항목을 의미론적 매칭하여 공량 데이터를 자동 추출합니다. 기존
