AI 위험성평가 RAG 엔진 고도화 및 민감도 데이터 연동

프로젝트 개요 :
- 기 구현된 기본 AI 생성 기능을 공공데이터 기반 RAG(검색 증강 생성) 방식으로 고도화하고, 추후 AI 모델 튜닝을 위한 민감도 데이터를 수집하는 백엔드 API 연동 프로젝트입니다.
- 한국산업안전보건공단 공공데이터(SIF 아카이브 약 6,000건 등 4종)를 기반으로 유사 재해사례를 검색하여 위험요인·발생가능성·개선대책을 자동 생성하는 RAG(검색 증강 생성) 방식의 AI 기능입니다.
- 아키텍처 설계 및 제조업 사례 데이터(2,573건) 정제는 완료되어 있으며, 건설업 데이터 변환·임베딩 문장 생성·Vector DB 적재는 개발자가 이어서 진행해야 합니다.

[프로젝트 배경 및 목표]
현재 GPT 일반 지식만으로 위험성의 빈도와 강도를 추정하고 있으나, 한국산업안전보건공단 공공데이터를 Vector DB에 구축하여 유사 재해사례를 근거로 빈도와 강도를 추정하도록 개선하고자 합니다. 한정된 예산과 일정에 맞춰 자동화 스케줄러와 설정 페이지 UI 연동은 제외하고, 핵심 RAG 검색 엔진과 AI-관리자 간의 수정값 비교 데이터(민감도)를 저장하는 백엔드 로직 구현에 집중합니다.