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
