kg-vending-machine

스타트업/소상공인이 사업계획서를 업로드하면, 기업마당·K-Startup·과학기술정보통신부 등에서 수집한 정부 지원사업 공고 중 실제로 신청 가능하고 사업 내용과 잘 맞는 공고를 AI가 찾아 추천해주는 서비스.

매칭 플로우

카카오 로그인/회원가입
  → 기업 프로필 입력 (선택 — 비워두면 사업계획서에서 추론)
  → 사업계획서 업로드 (PDF/HWP/HWPX/이미지, OCR·텍스트 추출)
  → 공고 매칭 요청
      1) 1차 필터링 — 지역·대상·업력·신청기간 등 자격요건 하드필터
      2) 2차 필터링 — 공고 PDF를 임베딩해 사업계획서와 유사도 검색,
         상위 후보는 LLM이 요건 문장 단위로 충족 여부까지 판정
      3) AI 매칭 스코어링 — 자격 적합도·아이템 적합도·사업 정합성·
         성장성·가점요소를 종합해 점수 산출
  → 추천 공고 목록 반환

세부 설계는 docs/matching-pipeline.md, docs/first-filtering.md, docs/secondary-filtering-llm-judge-guide.md 참고.

구성

• backend/ — FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy/Alembic, ChromaDB, OpenAI API. 공고 수집(크롤링), Naver CLOVA OCR, AI 매칭·스코어링, 카카오 로그인 등 API 서버 전체 (backend/README.md)
• frontend/ — React 19, TypeScript, React Router (frontend/README.md)
• docs/ — 아키텍처, 매칭 파이프라인, 설정값 등 설계 문서

팀 구성

4인 팀이 아래 영역을 나누어 담당한다 (자세한 폴더 소유권은 docs/architecture.md 참고).

• Backend — API 라우터/서비스/리포지토리/모델 (backend/app/api, services, repositories, models 등)
• AI — RAG, 매칭 스코어링 로직 (backend/app/ai/)
• OCR/크롤링·외부 API — 공공 API 수집, Naver CLOVA OCR (backend/app/crawler/, backend/app/ocr/)
• Frontend — 전체 프론트엔드 (frontend/)

배포 링크

• 프론트엔드: https://kg-vending-machine.vercel.app/