신뢰할 수 있는 환경·기후변화 정보를 제공하는 AI 어시스턴트

IM.FACT는 환경, 기후변화, 지속가능성에 관한 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 AI 어시스턴트입니다. RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 활용하여 신뢰성 있는 출처에서 실시간으로 정보를 수집하고, 과학적이고 균형 잡힌 답변을 제공합니다.

• 🔍 실시간 정보 수집: 신뢰할 수 있는 환경·기후 관련 웹사이트에서 최신 정보 스크래핑
• 🧠 RAG 기반 답변: Redis Vector Search와 OpenAI GPT를 활용한 정확한 답변 생성
• 📚 출처 투명성: 모든 답변에 신뢰할 수 있는 출처 정보 제공
• 💨 빠른 응답: 시멘틱 캐시로 유사한 질문에 즉시 답변
• 📱 사용자 친화적: 현대적이고 반응형인 채팅 인터페이스

• FastAPI - 고성능 Python 웹 프레임워크
• PostgreSQL - 사용자 데이터 및 채팅 기록 저장
• Redis 8.0 - Vector Search 및 시멘틱 캐시
• OpenAI GPT - 자연어 처리 및 답변 생성
• Brave Search API - 실시간 웹 검색
• Google Custom Search API - 추가 검색 소스
• Playwright - 웹 스크래핑 및 동적 콘텐츠 추출
• Docker - 컨테이너화 및 배포

• Streamlit - 빠른 프로토타이핑을 위한 Python 웹 프레임워크
• 반응형 CSS - 모바일/데스크톱 최적화
• 실시간 채팅 UI - 세련된 스타일의 현대적 인터페이스

graph TD
    A["🌐 User via Streamlit"] -- "Question" --> B["⚡ FastAPI"];
    
    subgraph "RAG Core Logic"
        B --> C{"🔍 Semantic Cache Check (Redis)"};
        C -- "✅ Cache Hit" --> B;
        C -- "❌ Cache Miss" --> D["📚 Vector DB Search (Redis)"];
        D -- "📄 Docs Found" --> F["🤖 Answer Generation (GPT)"];
        D -- "🤷 No Docs" --> E["🌐 Live Web Search & Scrape"];
        E -- "Scraped Content" --> F;
        F -- "Generated Answer" --> G["💾 Store in Cache (Redis)"];
        G --> B;
    end

    B -- "Final Answer" --> A;
    
    subgraph "External Services"
        E --> H["🔍 Brave/Google APIs"];
    end

    subgraph "Other Storage"
        B -. "Save History" .-> I["💾 PostgreSQL"];
    end

1. 질문 입력: 사용자가 환경/기후 관련 질문을 입력합니다.
2. 시맨틱 캐시 확인: 먼저 Redis의 시맨틱 캐시에서 유사도가 매우 높은 기존 질문-답변 쌍이 있는지 검색합니다. (Cache-First)
3. 캐시 히트 (Cache Hit): 유사한 질문이 존재하면, 캐시된 답변을 즉시 반환하여 응답 시간을 최소화합니다.
4. 캐시 미스 (Cache Miss) 및 RAG 파이프라인 가동:
   • Vector DB 검색: 캐시에 적합한 답변이 없을 경우, Redis Vector DB에서 관련성 높은 문서 조각(사전 스크랩된 정보)을 검색합니다.
   • 실시간 웹 검색 (Fallback): Vector DB에서 유의미한 정보를 찾지 못하면, Brave Search, Google API 등을 통해 실시간으로 웹에서 최신 정보를 검색하고 스크래핑합니다.
5. 답변 생성: Vector DB에서 찾은 문서 또는 실시간으로 수집된 최신 정보를 근거 자료로 사용하여, OpenAI GPT가 종합적이고 신뢰성 있는 답변을 생성합니다.
6. 출처 제공 및 캐시 저장: 생성된 답변과 함께 신뢰할 수 있는 출처 정보를 사용자에게 제공합니다. 또한, 향후 유사한 질문에 빠르게 응답할 수 있도록 새로운 질문과 답변 쌍을 시맨틱 캐시에 저장합니다.

• 자연어로 환경·기후변화 질문 가능
• 실시간 타이핑 인디케이터
• 채팅 기록 저장 및 관리

• IPCC, NASA, 기상청 등 공신력 있는 기관 데이터 우선 활용
• 모든 답변에 출처 URL 제공
• 출처별 신뢰도 표시

• Redis Vector Search로 빠른 유사도 검색
• 시멘틱 캐시로 응답 시간 단축
• 비동기 처리로 동시 사용자 지원

• 환경변수 기반 설정 관리
• Docker 컨테이너화
• 모듈화된 아키텍처

# 1. 리포지토리 클론
git clone https://github.com/your-org/climate-factcheck
cd climate-factcheck

# 2. 환경 변수 설정
cp backend/.env.example backend/.env
# 필요한 API 키들 설정 (OpenAI, Brave Search, Google Search 등)

# 3. Docker Compose로 실행
cd backend
docker-compose up --build

# 4. 프론트엔드 실행 (별도 터미널)
cd frontend
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

• 지구온난화 현황 및 전망
• 극한 기상 현상 분석
• 기후변화 영향 평가

• 탄소중립 정책 및 현황
• 재생에너지 동향
• 환경 규제 정보

• 개인 단위 기후행동
• 기업 ESG 경영
• 지속가능한 생활 방식

이 프로젝트는 환경 보호에 관심 있는 개발팀에 의해 개발되고 있습니다.

• 백엔드: FastAPI, RAG, 웹서치 시스템 개선
• 프론트엔드: UI/UX 개선, 모바일 최적화