Standard AI

Standard AI는 개인 자산관리와 청년정책 서비스를 위한 AI 백엔드입니다.
FastAPI 기반으로 금융상품 추천, 투자 추천, 신용등급 분석, 자산관리 챗봇, 채팅 키워드 추출 기능을 제공합니다.

주요 기능

• 금융상품 추천 RAG
• 투자 상품 추천
• 신용등급 계산 및 관리 팁 제공
• 개인 자산관리 및 청년정책 챗봇
• 채팅 기록 저장 및 조회
• 채팅 기반 키워드 추출
• FastAPI 기반 REST API 제공
• Docker 기반 배포 지원

기술 스택

• Python 3.11
• FastAPI
• Uvicorn
• OpenAI API
• LangChain
• FAISS
• MongoDB
• PyMongo
• KeyBERT
• SentenceTransformers
• Pydantic
• Docker

프로젝트 구조

standard_ai/
├── app/
│   ├── main.py                     # FastAPI 서버 진입점
│   ├── schemas.py                  # 요청 데이터 스키마
│   ├── chatbot/
│   │   ├── chatbot_prompt.py       # 자산관리/청년정책 챗봇 프롬프트
│   │   └── chatbot_keyword.py      # 채팅 기반 키워드 추출
│   ├── credRate/
│   │   ├── credRate_prompt.py      # 신용등급 분석 프롬프트
│   │   └── credRate_cal.py         # 신용등급 계산 로직
│   ├── invRecom/
│   │   ├── invest_recommend.py     # 투자 추천 로직
│   │   └── invRecom_rag.py         # 투자 추천 RAG 구성
│   └── prodRecom/
│       ├── prodrecom_rag.py        # 금융상품 추천 RAG 구성
│       ├── prodrecom_fewshot.py    # 금융상품 추천 Few-shot 프롬프트
│       └── prodrecom_utils.py      # JSON 파싱 유틸
├── rag/
│   └── 은행상품_설명.txt            # RAG 검색용 금융상품 문서
├── requirements.txt
├── dockerfile
└── README.md

실행 준비

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/2025-Standard/standard_ai.git
cd standard_ai

2. 가상환경 생성

python -m venv .venv

Linux / macOS:

source .venv/bin/activate

Windows PowerShell:

.venv\Scripts\Activate.ps1

3. 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

Dockerfile 기준으로 추가 설치되는 주요 패키지는 다음과 같습니다.

pip install langchain==0.3.23
pip install langchain_openai==0.3.14
pip install langchain_community==0.3.23
pip install langchain_core==0.3.23
pip install faiss-cpu
pip install tf-keras
pip install keybert

환경변수 설정

프로젝트 루트에 .env 파일을 생성하고 아래 값을 설정합니다.

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
MONGO_DB_URL=your_mongodb_connection_url

이름	설명
OPENAI_API_KEY	OpenAI API 호출에 사용하는 키
MONGO_DB_URL	채팅 기록 및 키워드 저장에 사용하는 MongoDB 연결 URL

서버 실행

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

서버 실행 후 API 문서는 아래 경로에서 확인할 수 있습니다.

http://localhost:8000/api/docs
http://localhost:8000/api/redoc

Docker 실행

이 프로젝트는 Docker 실행을 지원합니다.

docker build -f dockerfile -t standard-ai .

docker run -p 8000:8000 \
  -e OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key \
  -e MONGO_DB_URL=your_mongodb_connection_url \
  standard-ai

API 명세

1. 금융상품 추천

사용자의 가입 기간, 선호 은행, 지역 정보를 기반으로 금융상품을 추천합니다.

POST /api/prodRecom

Request Body

{
  "value": 1000000,
  "period": "1년",
  "bank": "KB국민은행",
  "country": "경북"
}

필드	타입	설명
value	integer	예치 또는 투자 금액
period	string	가입 기간
bank	string	선호 은행
country	string	지역

Response

{
  "product_name_1": "추천 상품명",
  "interest_rate_1": "금리",
  "product_reason_1": "추천 이유",
  "init_term_1": "가입 조건",
  "period_1": "가입 기간",
  "product_link_1": "상품 링크"
}

---

2. 투자 추천

수익률, 투자 기간, 원금보장 여부를 기반으로 예금, 적금, 펀드, 주식 상품을 추천합니다.

POST /api/invRecom

Request Body

{
  "interestRate": 3.5,
  "startDate": "2025-01-01",
  "endDate": "2025-12-31",
  "principalGuarantee": "Y"
}

필드	타입	설명
interestRate	float	목표 수익률
startDate	date	투자 시작일
endDate	date	투자 종료일
principalGuarantee	string	원금보장 여부

Response

[
  {
    "deposit_reason": "예금 추천 이유",
    "deposit_keyword": "예금 관련 키워드",
    "deposit_link": "예금 상품 링크",
    "savings_reason": "적금 추천 이유",
    "savings_keyword": "적금 관련 키워드",
    "savings_link": "적금 상품 링크",
    "fund_reason": "펀드 추천 이유",
    "fund_keyword": "펀드 관련 키워드",
    "fund_link": "펀드 상품 링크",
    "stock_reason": "주식 추천 이유",
    "stock_keyword": "주식 관련 키워드",
    "stock_link": "주식 관련 링크"
  }
]

---

3. 신용등급 분석

사용자의 결제이력, 부채수준, 신용이력, 신용거래빈도, 신규신용거래, 신용 사용률을 기반으로 신용등급을 분석합니다.

POST /api/getGrade

Request Body

{
  "PH": "12",
  "PH_1": 100,
  "DL": 300,
  "CHL": 2,
  "CAF": 5,
  "NCA": 1,
  "CUR": 30.5
}

필드	타입	설명
PH	string	결제이력 기간
PH_1	integer	결제 금액
DL	integer	부채 수준
CHL	integer	신용이력
CAF	integer	신용거래빈도
NCA	integer	신규신용거래
CUR	float	신용 사용률

Response

[
  {
    "result": "사용자님의 신용등급은 1등급입니다.",
    "tip_1": "신용 관리를 위한 팁",
    "tip_2": "추가 신용 관리 팁"
  }
]

---

4. 채팅 기록 조회

MongoDB에 저장된 채팅 기록을 불러옵니다.

GET /api/chat

Response

[
  {
    "role": "user",
    "content": "사용자 질문"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "AI 답변"
  }
]

---

5. 챗봇 질문

개인 자산관리와 청년정책 관련 질문에 답변합니다.

POST /api/ask

Request Body

{
  "question": "청년도약계좌 가입 조건 알려줘"
}

Response

{
  "response": "AI 챗봇 답변"
}

---

6. 키워드 추출

저장된 채팅 기록을 기반으로 관심 키워드를 추출합니다.

GET /api/key

Response

[
  "일자리",
  "주거",
  "교육"
]

CORS 설정

현재 허용된 Origin은 다음과 같습니다.

http://localhost:5173
https://standard-front-jmhs.vercel.app

프론트엔드 주소가 변경되면 app/main.py의 CORS 설정을 수정해야 합니다.

RAG 구성

금융상품 추천 기능은 rag/은행상품_설명.txt 파일을 읽어 문서를 분할하고, OpenAI Embeddings와 FAISS를 사용해 검색 기반 추천을 수행합니다.

기본 흐름은 다음과 같습니다.

금융상품 설명 문서 로드
→ 텍스트 청크 분할
→ OpenAI Embeddings 생성
→ FAISS Vector Store 생성
→ RetrievalQA로 관련 상품 검색
→ GPT 모델로 추천 결과 생성

주의사항

• OPENAI_API_KEY가 없으면 챗봇, 추천, 신용등급 분석 기능이 정상 동작하지 않습니다.
• MONGO_DB_URL이 없으면 채팅 기록 저장 및 조회 기능이 정상 동작하지 않습니다.
• rag/은행상품_설명.txt 파일이 없으면 RAG 기반 상품 추천 기능이 동작하지 않습니다.
• __pycache__ 파일은 Git에 포함하지 않는 것이 좋습니다.
• 금융상품, 투자, 신용등급 관련 답변은 참고용이며 실제 금융 의사결정 전 공식 기관 또는 전문가 확인이 필요합니다.

Repository 역할

영역	설명
app/main.py	FastAPI 엔드포인트 정의
prodRecom	금융상품 추천
invRecom	투자 추천
credRate	신용등급 분석
chatbot	자산관리/청년정책 챗봇 및 키워드 추출
rag	추천에 사용할 금융상품 문서

License

별도 라이선스가 명시되어 있지 않습니다.