RAG 기반 보험청구심사 자동화 서비스

"CLaiM"은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 청구심사 자동화 서비스로, 사용자의 보험 청구 정보에 대해 저장된 유사한 약관을 검색하고 분석하여 심사 의견을 제공합니다.

• 독립적인 보험 내역 관리: 각 사용자별로 별도의 보험 약관 등록 및 관리
• 사용자별 벡터스토어: faiss_db/user_{user_id}_{insurance_type} 구조로 격리

• 한줄 요약: "심사 통과 확률 높음/보통/낮음" 형태로 즉시 확인 가능
• LLM 분석: OpenAI/Qwen 모델을 통한 지능적인 승인 가능성 판단
  
  

• 사용자별 프로필: 나이, 성별, 기존 병력 정보 포함
• 독립적인 세션: 각 사용자별로 별도의 보험 데이터 관리
• SQLite 통합: 사용자 정보와 보험 데이터 영구 저장

• 종류별 분류: 생명보험, 손해보험, 자동차보험 3개 카테고리
• 사용자별 업로드: 각 사용자가 자신만의 약관 등록 가능
• PDF 처리: 텍스트 추출, 정규화, 청크 분할
• 벡터 저장: 사용자별 FAISS 벡터스토어 생성 및 관리

• RAG 검색: 상위 3개 유사 약관 검색 (k=3)
• MMR 다양성: Maximum Marginal Relevance로 결과 최적화
• AI 분석: GPT-4o / Qwen 1.5 기반 심사 의견 제공
• 승인 확률: 높음/보통/낮음으로 간단 요약

• Backend: FastAPI, Python 3.13, SQLAlchemy, SQLite
• Frontend: Streamlit
• AI/ML:
  • Embedding: OpenAI Embeddings, BAAI/BGE-M3 (선택 가능)
  • LLM: OpenAI GPT-4o, Qwen 1.5(0.5B) (선택 가능)
  • Vector DB: FAISS (사용자별 독립 인덱스)
  • Framework: LangChain
• Database: SQLite (사용자/보험 데이터)
• PDF Processing: PyPDF (텍스트 추출 및 정규화)
• Dependencies: uvicorn, requests, python-dotenv
  
  

• @rokart.F
• @Hyunuk17
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