guangshu100/BidMaster-Pro

全流程智能招投标 Agent：标书生成 · 招投标解读 · 标书检查 · 标书文档ai排版 · 商机发现一键完成。 21 项合规检查 · 多模型切换 · RAG 知识库 · OCR 抽取。从招标公告到可交付 docx 文档，全流程 AI 自动化。

BidMaster Pro – AI 기반 엔드투엔드 입찰(입찰) 플랫폼

무엇인가요

BidMaster Pro는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 입찰에서 응찰까지의 전 과정을 자동화하는 데스크톱+서버 애플리케이션입니다. LangGraph/LangChain 기반의 에이전트 + 스킬 엔진을 사용해 네 단계 — 해석(입찰서 분석), 생성(응찰 초안 작성), 검사(적합성 검토), 포맷(문서 레이아웃) — 를 연결합니다. 여러 LLM 제공업체(DeepSeek, OpenAI, Alibaba Tongyi, SiliconFlow, 로컬 Ollama 모델)를 전환 가능하며, RAG 지식 기반(기업 문서 및 과거 입찰 기록의 벡터 스토어)과 MinerU OCR(스캔된 PDF 대응)을 활용해 생성을 보강합니다.

핵심 기능

단계	주요 기능
해석	PDF/DOCX/TXT 형식의 입찰서를 분석하고, 평가 기준, 자격 요건, 기술 사양, 리스크 플래그를 추출하며, 평가 매트릭스를 생성합니다.
생성	자동으로 개요를 생성하고, LLM 지원으로 각 섹션을 작성하며, RAG 저장소에서 관련 과거 사례를 검색하고, 지원 차트/다이어그램을 생성합니다.
검사	21개의 사전 정의된 적합성 검사(예: 보증금, 서명, 유효 기간, 일관성, 표절, 가격 타당성)를 실행하고, 위반 사항을 표시합니다.
포맷	선택한 응찰 템플릿을 적용하고, 자동 스타일링을 수행하며, DOCX, DOC, PDF 형식으로 내보냅니다. 템플릿과의 차이점 표시 및 공동 수정을 지원합니다.
보조 기능	• AI 기반 Q&A 채팅(출처 조각 인용). • 공개 입찰 사이트를 스크래핑하고 키워드로 필터링하며 기회 가치를 평가하는 입찰 모니터링 서비스. • 다중 사용자 팀용 RBAC.

아키텍처 개요

데스크톱 클라이언트 (React + Electron + TypeScript)
   ⇆ REST API ⇆ FastAPI 서버 (Python 3.12+)
        ├─ 라우터 계층 (프로젝트, 해석, 생성 등)
        ├─ 핵심 엔진
        │   • 에이전트 엔진 (LangGraph) – 스킬 오케스트레이션
        │   • 스킬 엔진 – 플러그인형 비즈니스 로직
        │   • RAG 엔진 (ChromaDB) – 벡터 검색 및 의미적 재순위
        │   • LLM 게이트웨이 (LiteLLM) – 다양한 LLM 제공업체 통합 접근
        │   • 문서 엔진 (pdfplumber, python‑docx 등)
        └─ 인프라스트럭처
            • PostgreSQL (asyncpg) – 비동기 관계형 데이터베이스
            • Redis + Celery – 작업 큐 및 캐싱
            • MinIO – 업로드 파일용 객체 스토리지

주요 기술 스택

백엔드: FastAPI, SQLAlchemy, asyncpg, PostgreSQL 16, Redis 7, Celery, MinIO
AI/LLM: LiteLLM(다중 제공업체), LangGraph, LangChain‑Core, ChromaDB, Sentence‑Transformers, ONNX Runtime(로컬 모델용)
프론트엔드: React 19, Electron 41, TypeScript 5, Vite, TailwindCSS, Zustand, TanStack Query, Radix UI
문서 처리: python‑docx, pdfplumber, PyMuPDF, Mammoth, WeasyPrint, BeautifulSoup4

시작하기 (빠른 시작)

클론 및 설정 – .env.example를 .env로 복사하고 LLM API 키, DB URL 등을 입력합니다.
Docker 배포(권장)
```
docker-compose up -d   # Postgres, Redis, MinIO, FastAPI, Celery 시작
```
API 문서는 http://localhost:8000/docs 에 접근 가능합니다.
로컬 개발(코드를 직접 실행하고 싶은 경우)
- Python venv 생성, 패키지 설치 (pip install -e .).
- 마이그레이션 실행 (alembic upgrade head).
- FastAPI 시작 (uvicorn services.main:app --reload).
- Celery 워커 시작 (celery -A services.celery_app worker).
- packages/desktop에서 Node 종속성 설치 후 Electron 앱 실행 (npm run electron:dev).

확장성

스킬은 하나의 기능(예: 개요 생성, OCR 추출)을 캡슐화한 Python 클래스입니다. 새로운 스킬은 JSON 유사 DSL로 LangGraph 파이프라인에 추가 및 연결 가능합니다.
에이전트 파이프라인은 스킬 실행 순서를 정의하며, 게이트키퍼가 이전 단계가 완료된 후에 다음 단계가 시작되도록 보장합니다.
LLM 제공업체 전환은 LiteLLM가 관리하므로, OpenAI 호환 API를 따르는 모든 제공업체를 추가할 수 있습니다.

누구에게 적합한가요

정기적으로 공공 입찰에 응찰해야 하며, 응찰 준비를 빠르게 하면서도 규제 준수를 보장하고 싶은 기업.
내부 응찰 자동화 도구를 개발하는 컨설팅 회사.
데스크톱 UI를 갖춘 다중 LLM 및 RAG 기반 워크플로우의 참조 구현을 찾는 개발자.

라이선스: MIT – LICENSE 참조. 문의: README의 QR 코드를 스캔하여 WeChat 공식 계정을 팔로우하고, bidmaster라고 메시지를 보내면 저자 정보 및 지원을 받을 수 있습니다.