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title: ParseAI Document Processor
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sdk: gradio
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# ParseAI - Document Processing and Analysis

ParseAI는 PDF 문서를 처리하고 분석하기 위한 강력한 도구입니다. 문서에서 텍스트를 추출하고, 요약하며, 벡터 검색을 통해 관련 문서를 찾을 수 있습니다.

## 🚀 주요 기능

- PDF 문서 업로드 및 텍스트 추출
- 문서 내용 요약
- 벡터 기반 문서 검색
- Gradio 기반의 사용자 친화적인 웹 인터페이스

## 🛠️ 기술 스택

- **Backend**: FastAPI
- **Frontend**: Gradio
- **NLP**: NLTK, Hugging Face Transformers
- **Vector Store**: Sentence Transformers
- **Container**: Docker

## 🚀 로컬에서 실행하기

### 사전 요구사항

- Docker 및 Docker Compose
- Python 3.9+

### 환경 변수 설정

`.env` 파일을 생성하고 다음 변수들을 설정하세요:

```bash
# Hugging Face Hub configuration
HUGGINGFACE_HUB_TOKEN=your_hf_token_here

# Application configuration
UPLOAD_FOLDER=/app/data/uploads
NLTK_DATA=/app/nltk_data
```

### Docker를 사용한 실행

1. Docker 이미지 빌드:
   ```bash
   docker build -t parseai .
   ```

2. 컨테이너 실행:
   ```bash
   docker run -d -p 7860:7860 --env-file .env parseai
   ```

3. 웹 브라우저에서 접속:
   ```
   http://localhost:7860
   ```

## 🌐 Hugging Face Spaces에 배포하기

1. 이 저장소를 Hugging Face Spaces에 푸시합니다.
2. 저장소 설정에서 다음 환경 변수를 설정하세요:
   - `HUGGINGFACE_HUB_TOKEN`: Hugging Face API 토큰
   - `UPLOAD_FOLDER`: `/app/data/uploads`
   - `NLTK_DATA`: `/app/nltk_data`

## 📝 사용 방법

1. **문서 업로드** 탭에서 PDF 파일을 업로드하세요.
2. **문서 검색** 탭에서 키워드를 입력하여 관련 문서를 검색하세요.

## 📊 상태 확인

애플리케이션 상태는 다음 엔드포인트에서 확인할 수 있습니다:

```
GET /health
```

## 📄 라이선스

이 프로젝트는 [MIT 라이선스](LICENSE) 하에 배포됩니다.