RMA-MUN/RAGNotebook

해결하고자 하는 문제

RAG NoteBook은 개인 지식이 조각난 "섬"이 되거나 작성 후 잊혀지는 것을 방지하도록 설계되었습니다. AI 기반 검색 및 기억 강화 기능을 통합하여 기존 메모 앱을 능동적인 지식 관리 시스템으로 변환합니다.

작동 방식

이 시스템은 Markdown 편집기와 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 엔진을 결합합니다. FastAPI와 LangChain을 사용해 메모와 문서를 관리합니다. 사용자가 작성하거나 질의하면, 시스템은 벡터 임베딩(ChromaDB 사용)과 재순위 모델(BGE-reranker)을 활용해 사용자의 메모와 업로드된 지식 베이스 파일(PDF, DOCX, PPTX 등)에서 가장 관련성 높은 조각을 검색합니다. 또한 에빙하우스 망각 곡선 알고리즘을 적용해 메모에 대한 간격 반복 복습을 일정에 맞게 진행합니다.

대상 사용자

• 정보를 관리하고 회상하기 위한 AI 기반 개인 지식 베이스를 찾는 개인
• 전체 스택 애플리케이션에서 RAG, Agentic 워크플로우, 벡터 데이터베이스의 실용적인 구현을 찾는 개발자
• RAG 기반 소프트웨어 개발을 위한 참고 프로젝트를 원하는 구직자

주요 특징

• AI Writing Suite: 실시간 인라인 완성, 확장, 요약 및 SSE 스트리밍 출력.
• Intelligent Organization: 메모에 대한 자동 LLM 생성 태그와 카테고리를 제공해 수동 정렬을 없앱니다.
• Hybrid Retrieval: 벡터 기반 의미 검색과 다중 파일 형식을 지원하는 지식 베이스를 결합합니다.
• Memory Reinforcement: 에빙하우스 망각 곡선을 기반으로 한 내장 간격 반복 시스템.
• Contextual Recommendations: 편집 중에 메모 라이브러리와 지식 베이스 양쪽에서 관련 문서를 양방향으로 검색합니다.

SUMMARY: 노트 작성, RAG 기반 지식 베이스 및 간격 반복을 통합하여 지식 파편화를 방지하는 AI 기반 개인 지식 관리 도구.

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