JuneYaooo/nihaisha-nishi-tcm

해결하는 문제

이 프로젝트는 이하사(倪海夏)의 전통 중국 의학(TCM) 강의 자료를 검색 가능하고 추적 가능한 안전한 에이전트 기술로 변환합니다. 영상, 오디오, 노트 등 방대한 강의 데이터를 탐색하는 문제를 해결하며, 자연어 질의(예: "오한이 동반된 냉증")를 통해 특정 정보를 검색할 수 있도록 하면서, 모든 결론이 증거(스크린샷 또는 PDF 페이지)로 뒷받침됨을 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 "강의 정제(course distillation)" 기법을 사용하여 TCM 자료를 AI 에이전트(Claude Code, Codex, OpenClaw 등)가 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 정리합니다. 자연어 질의(예: "오한이 동반된 냉증")를 특정 TCM 진단 용어에 매핑하고, 상한론, 금귀요략, 침술 과정 등 여러 모듈에 걸쳐 정보를 검색합니다. 다음과 같은 다층적 증거 시스템을 제공합니다:

• 스크린샷 증거: 보드 노트 및 PPT의 약 3,000개의 압축된 WebP 이미지.
• PDF 증거: 강의 원고 및 고전 문헌의 페이지 단위 인덱스.
• 텍스트 증거: 추천 보충 자료에서 독립된 섹션.

대상 사용자

• TCM 학생: 이하사의 강의를 공부하면서 특정 모듈을 복습하거나, 처방을 비교하거나 특정 보드 노트를 찾고자 하는 사람.
• TCM 연구자: 강의 자료 내 특정 TCM 이론의 출처를 확인하거나 인용을 검증하고자 하는 사람.
• AI 에이전트 사용자: 전문적인 TCM 지식 기반을 자신의 AI 어시스턴트에 통합하고자 하는 사람.

주요 특징

• 추적 가능한 증거: 모든 답변은 특정 PDF 페이지 또는 스크린샷 인덱스로 연결 가능.
• 광범위한 커버리지: 상한론, 금귀요략, 침술, 신농본초경 등 여러 핵심 TCM 모듈을 포괄.
• 포괄적인 평가: 검색 정확도와 안전성을 측정하기 위한 240문항의 다차원 테스트 세트 포함.
• 안전 경계: 명시적으로 개인의 의료 진단, 처방, 복용량 안내를 제공하지 않도록 제한.
• 자연어 인터페이스: 증상의 일상적인 설명을 전문적인 TCM 진단 카테고리로 자동 변환.