🎯 KOICA TAG v3.1

KOICA 사업 문서 자동 검토 시스템 (Technical Appraisal Guide)

🚀 빠른 시작

Colab에서 바로 실행 (권장)

1. 위 "Open in Colab" 버튼 클릭
2. GPU 런타임 설정: Runtime → Change runtime type → GPU
3. 셀 실행 (Shift + Enter)
4. PDF 업로드하고 분석 시작!

로컬에서 실행

# 코드 다운로드
wget https://raw.githubusercontent.com/amnotyoung/autotag/claude/fix-solar-analysis-rainy-season-011CUv6NG6frc4X4LBy2vEBd/autotag.py

# 실행
python autotag.py

🔧 v3.1 핵심 개선

1. ✅ 예시 복사 방지: 형식 가이드로 변경, 구체적 내용 제거
2. ✅ 명시적 지시 강화: "태양광, 디젤 등 예시 내용 복사 금지"
3. ✅ 검증 로직 추가: 예시 키워드 검출 및 경고
4. ✅ 실제 문서 강조: 참고 문서에서 발견한 내용만 사용

💡 해결된 문제

문제	해결
❌ 예시 내용(태양광, 디젤) 복사	✅ 실제 PDF 문서 분석
❌ 엉뚱한 내용 출력	✅ 문서에 있는 내용만 분석
❌ 형식 예시와 실제 분석 혼동	✅ 명확한 구분

📊 기능

• Multi-Agent 분석: PMC + 섹터 전문가 2단계 검토
• 12개 섹터 지원: 교육, 보건, 거버넌스, 농촌개발, 물, 에너지, 교통, 도시, 과학기술, 기후행동, 성평등, 인권
• RAG 기반: 문서 내 실제 내용 검색 및 인용
• 검증 로직: 플레이스홀더, 논리적 모순, 예시 복사 자동 검출

📋 시스템 요구사항

• GPU (Colab 무료 T4 가능)
• VRAM 8GB 이상
• Python 3.8+

📖 사용 예시

1. PDF 업로드
2. 자동 분석 (5-10분)
3. 결과 확인:
   • 0️⃣ 문서 정보
   • 1️⃣ 사업 핵심 정보
   • 2️⃣ Multi-Agent 분석
   • 3️⃣ 통합 권고안
4. TXT/HTML 다운로드

🔄 버전 히스토리

• v3.1 (2025-01-XX): 예시 복사 방지 강화
• v3.0: 질문 생성 자동화
• v2.9: Multi-Agent 시스템 도입

📝 라이선스

MIT License

👥 기여

이슈 및 PR 환영합니다!