mumu-0922/GankAIGC

해결하는 문제

GankAIGC는 연구자와 학생이 학술 논문에서 "AI 생성" 특징을 줄이는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 학술 보정, 원저성 강화, 재작성 도구를 제공하여 AI 탐지 시스템(특히 Zhuque AI)을 통과시키면서도 학술적 품질을 유지합니다.

작동 방식

이 시스템은 FastAPI 백엔드와 React 프론트엔드를 사용하며, OpenAI 호환 LLM API에 연결하여 텍스트를 재작성하고 보정합니다. 동시 사용자를 처리하고 API 레이트 제한을 피하기 위해 PostgreSQL을 사용해 내구성 있는 작업 큐를 관리합니다. AI 탐지 기능은 Zhuque AI 플랫폼과 통합되어 있으며, 데스크탑 사용자는 로컬 브라우저를, VPS/Docker 배포는 브라우저 에이전트 플러그인을 통해 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

논문을 다듬고, 원저성을 높이며, 탐지 도구에 의해 AI 생성으로 표시되지 않도록 보장해야 하는 학술 작가, 학생, 연구자.

주요 기능

• 다양한 처리 모드: 학술 보정, 원저성 강화, 감정 기반 재작성 지원.
• BYOK 지원: 사용자가 자신의 OpenAI 호환 API 키를 제공하여 작업을 처리할 수 있음.
• 통합된 AI 탐지: Zhuque AI와 직접 통합되어 재작성 전후 탐지 점수를 확인 가능.
• 프로젝트 관리: 논문 프로젝트별로 작업을 아카이브하고, 기록을 추적하며, Word (.docx) 또는 Markdown (.md)로 결과를 내보낼 수 있음.
• 유연한 배포: 소스 코드, Docker Compose, 또는 내장된 PostgreSQL 데이터베이스를 포함한 원클릭 Windows 포터블 패키지로 제공.