스페이스플래닝 프로젝트 현황

모든 업무에 AI를 적용하는 통합 지식 엔진

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서비스 비전

모든 업무에 AI를 적용하여 효율성을 극대화하는 통합 지식 엔진
스페이스플래닝 엔진은 단순한 지식 DB가 아닌, 중앙 AI 아키텍처 봇입니다
📥
결과물 DB화
모든 인원의 모든 결과물 수집
🔗
지식 구조화
Graph, Timeline, Rules, Ontology
🤖
AI 봇 구축
Memory System, Agent Orchestra
전 업무 AI 적용
기획 획일화, 효율성 극대화

시스템 아키텍처

📂 데이터 소스
📄 PDF/문서
💻 소스코드
💬 채팅로그
📝 회의록
🌐 웹크롤링
📊 기획서
수집 파이프라인
⚙️ 처리 파이프라인
텍스트 추출
PyPDF, python-docx
시맨틱 청킹
LangChain Splitter
임베딩 생성
Gemini Embedding
엔티티 추출
Claude LLM
지식 저장
💾 6개 지식 저장소
🔍 Active
Vector RAG
의미적 유사도 기반 검색
"~찾아줘" "~관련 코드"
pgvector Gemini
🕸️ Active
Knowledge Graph
엔티티 간 관계 탐색
"누가 담당?" "A와 B 관계?"
PostgreSQL entities
🌐 Active
GraphRAG
커뮤니티 분석, 글로벌 요약
"전체 패턴?" "트렌드 분석"
Leiden LLM 요약
⚙️ Active
Symbolic Rules
논리 규칙 기반 추론
"예산 초과?" "조건 만족?"
JSON Rules Engine
📚 Active
Ontology Model
개념 체계, 분류
"BIM이란?" "유형별 분류?"
Hierarchy concepts
📅 Active
Timeline Store
시간순 이벤트 추적
"진행 과정?" "언제 변경?"
TimeSeries events
통합 검색
🤖 AI 계층
🧠

Integration AI

Reasoning Layer
  • 여러 Store 결과 통합
  • 컨텍스트 기반 추론
  • 최적 응답 선택
💬

User-Facing AI

Presentation Layer
  • 일관된 응답 스타일
  • 사용자 친화적 포맷
  • 다국어 지원
🧠 4계층 메모리 시스템
Working Memory
현재 세션 컨텍스트 (TTL: 1시간)
📝
Episodic Memory
대화/이벤트 기록 + 벡터 검색
🔗
Semantic Memory
Knowledge Graph 연동 + 통합
🔄
Procedural Memory
패턴/워크플로우 (계획중)

구현 단계

Phase 1: 핵심 인프라 100%

지식 그래프 + 타임라인

Phase 2: GraphRAG 100%

커뮤니티 탐지, 하이브리드 검색

Phase 3: 규칙 & 온톨로지 100%

규칙 엔진, 개념 계층 구조

Phase 4: 에이전트 100%

에이전트 오케스트레이션 + 협업 시스템

Phase 5: 메모리 시스템 100%

4계층 메모리 (Working/Episodic/Semantic/Procedural)

Phase 6: 고급 RAG 100%

Self-RAG, Adaptive RAG

커뮤니티

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