PIILOT

AI 기반 개인정보 보호 및 유출 관제 플랫폼 - AI 처리 전용 서비스

AI 처리 전용 마이크로서비스로, Spring Boot 백엔드와 통신하여 AI 관련 처리만 담당합니다.

• DB 서버의 개인정보 컬럼 탐지 및 암호화 여부 판단
• 파일 서버의 개인정보 탐지 (문서, 이미지, 음성, 영상) 및 마스킹
• 대화형 AI 어시스턴트 (법령 검색 및 자연어 질의응답)

참고: 저장, 이슈 관리, 대시보드 등 비즈니스 로직은 Spring Boot에서 처리합니다.

주요 기능

1. DB AI 처리 (/api/ai/db/)

• 개인정보 컬럼 탐지: LLM + LangChain으로 스키마 정보에서 개인정보 컬럼 자동 탐지
• 암호화 여부 확인: 분류 모델로 데이터 샘플의 암호화 여부 판단

2. File AI 처리 (/api/ai/file/)

• 문서: BERT + NER 기반 개인정보 탐지 및 마스킹
• 이미지: Vision 기반 얼굴 탐지 및 마스킹
• 음성: Whisper + LLM 기반 개인정보 탐지 및 마스킹
• 영상: Vision + LLM 기반 얼굴 및 개인정보 탐지 및 마스킹

3. Chat AI 처리 (/api/ai/chat/)

• 자연어 질의응답: LLM + LangChain으로 사용자 질의에 응답
• 법령 검색: Vector DB에서 관련 법령 검색 (개인정보보호법, GDPR, CCPA 등)

설치 및 실행

1. 가상환경 설정

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

2. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

3. 환경 변수 설정

# .env 파일 생성 및 편집
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/piilot
# (선택) 벡터DB를 별도 DB/스키마로 쓸 경우
PGVECTOR_DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/piilot

4. Vector DB 초기화 (법령 데이터)

python scripts/setup_vector_db.py

5. 애플리케이션 실행

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

6. API 문서 확인

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

프로젝트 구조

자세한 구조는 FINAL_STRUCTURE.md를 참조하세요.

주요 디렉토리

• app/api/: API 엔드포인트 (요청/응답만)
• app/services/: AI 처리 로직 (순수 AI)
  • db/: DB AI 서비스
  • file/: 파일 AI 서비스
  • chat/: AI 어시스턴트
• app/models/: 요청/응답 모델

기술 스택

• Framework: FastAPI
• AI/ML:
  • LangChain (챗봇, DB 탐색)
  • BERT + NER (문서 탐지)
  • Vision Models (이미지/영상)
  • LLM (음성, 챗봇)
• Vector DB: PostgreSQL + pgvector (법령 데이터)

Spring Boot 연동

이 서비스는 Spring Boot 백엔드와 통신합니다:

• Spring Boot에서 요청 전송 → AI 처리 → 결과 반환
• 저장, 이슈 관리, 대시보드 등은 Spring Boot에서 처리