Fixed LFS tracking for index file and removed unnecessary excels

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.index filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

.gitignore

@@ -0,0 +1,4 @@
+/.venv/
+venv/
+__pycache__/
+*.pyc

Dockerfile

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Python 3.9 슬림 버전 사용
+FROM python:3.9-slim
+
+# 작업 디렉토리 설정
+WORKDIR /app
+
+# 시스템 패키지 업데이트 및 필수 라이브러리 설치 (필요시)
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    build-essential \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 의존성 파일 복사 및 설치
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 소스 코드 및 데이터 복사
+COPY . .
+
+# 권한 설정 (Hugging Face Spaces에서 필요할 수 있음)
+RUN chmod -R 777 /app
+
+# 포트 설정 (Hugging Face Spaces 기본 포트)
+EXPOSE 7860
+
+# 서버 실행 명령
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

HowToStartServerVenv.txt

@@ -0,0 +1,22 @@
+# 1) 가상환경(선택)
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
+
+# 2) 설치
+pip install --upgrade pip
+pip install -r requirements.txt
+
+# 3) 인덱스 생성
+python scripts/build_index.py
+# "Indexed 4 docs" 메시지와 함께 vector_db/deposit.index, deposit_meta.pkl 생성
+
+# 4-1) OpenAI 실제 호출 (추천)
+setx OPENAI_API_KEY "YOUR_KEY_HERE"
+# (선택) 모델 변경
+export OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
+
+# 4-2) 혹시 키가 없으면 모의응답 모드
+# export USE_MOCK_LLM=1
+
+# 5) 서버 실행
+uvicorn app.main:app --reload --port 8000

agents/question_agent.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+from services.llm_service import generate_questions_from_context
+from services.vector_service import search_similar_docs
+
+# return type: dict
+# example output: {"category": "상품 추천 / 비교", "suggested_questions": ["ISA 계좌는 개인종합자산관리계좌로, ...", ..., "..."]}
+def suggest_questions(user_message, user_profile):
+    print(f"\n🔍 질문 추천 시작: '{user_message}'")
+    
+    # 1️⃣ 벡터 DB에서 유사 문서 검색
+    similar_docs = search_similar_docs(user_message, top_k=5)
+    print(f"📚 벡터 DB에서 {len(similar_docs)}개 유사 문서 검색")
+    
+    if not similar_docs:
+        print("⚠️ 벡터 DB에서 관련 문서를 찾을 수 없음")
+        return {
+            "category": "일반",
+            "suggested_questions": [
+                "죄송합니다. 해당 주제에 대한 정보가 부족합니다.",
+                "다른 금융 관련 주제로 질문해주세요."
+            ]
+        }
+    
+    # 2️⃣ 검색된 문서 내용을 기반으로 LLM이 질문 생성
+    suggested_questions = generate_questions_from_context(
+        user_message, 
+        user_profile, 
+        similar_docs
+    )
+    print(f"✨ 벡터 DB 기반 질문 {len(suggested_questions)}개 생성")
+    for i, q in enumerate(suggested_questions, 1):
+        print(f"  ✅ [{i}] {q}")
+
+    return {
+        "category": "상품 추천 / 비교",
+        "suggested_questions": suggested_questions[:3]
+    }

agents/rag_agent.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+from services.vector_service import search_similar_docs
+from services.llm_service import generate_answer
+
+def answer_question(question, user_profile=None):
+    # 1️⃣ Vector DB에서 관련 문서 검색
+    docs = search_similar_docs(question, top_k=3)
+    if not docs:
+        return {"answer": "현재 관련 정보가 부족합니다. 다른 질문을 해보시겠어요?"}
+
+    # 2️⃣ 문맥 기반 답변 생성
+    context = "\n".join([d["content"] for d in docs])
+    answer = generate_answer(question, context, user_profile)
+    
+    return {
+        "answer": answer,
+        "source_docs": [d["source"] for d in docs]
+    }
+
+def detect_intent(question):
+    if any(word in question for word in ["높", "낮", "비교", "많", "적"]):
+        return "numeric_query"
+    else:
+        return "semantic_query"

debug_fix.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import torch
+
+EMB_MODEL = "intfloat/multilingual-e5-base"
+
+print("Attempting to load model with low_cpu_mem_usage=False...")
+try:
+    model = SentenceTransformer(EMB_MODEL, device="cpu", model_kwargs={"low_cpu_mem_usage": False})
+    print("✅ Success! Model loaded on CPU.")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ Failed: {e}")
+    import traceback
+    traceback.print_exc()

debug_model_load.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import torch
+
+EMB_MODEL = "intfloat/multilingual-e5-base"
+
+print(f"Torch version: {torch.__version__}")
+
+try:
+    print("Attempt 1: Loading with device='cpu'")
+    model = SentenceTransformer(EMB_MODEL, device="cpu", model_kwargs={"low_cpu_mem_usage": False})
+    print("Success 1")
+except Exception as e:
+    print(f"Failed 1: {e}")
+
+try:
+    print("Attempt 2: Loading with device='cpu' and low_cpu_mem_usage=False")
+    model = SentenceTransformer(EMB_MODEL, device="cpu", model_kwargs={"low_cpu_mem_usage": False})
+    print("Success 2")
+except Exception as e:
+    print(f"Failed 2: {e}")

inspect_vector_db.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+import pickle
+
+META_PATH = "vector_db/deposit_meta.pkl"
+
+with open(META_PATH, "rb") as f:
+    docs = pickle.load(f)
+
+print(f"✅ 총 {len(docs)}개의 문서가 인덱스에 포함되어 있습니다.\n")
+
+# 앞부분 몇 개만 미리보기
+for i, doc in enumerate(docs[:5]):
+    print(f"[{i+1}] {doc[:300]}...\n")

load_datasets_hf.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+from datasets import load_dataset
+
+# 기본 로드 (스플릿이 있으면 자동으로 가져옵니다)
+ds = load_dataset("BCCard/BCCard-Finance-Kor-QnA")
+print(ds)                 # 전체 요약
+print(ds["train"][0])     # 첫 샘플 확인
+
+# CSV/Parquet로 저장하기 (원하면)
+df = ds["train"].to_pandas()
+df.to_csv("BCCard-Finance-Kor-QnA_train.csv", index=False)
+# 또는: ds["train"].to_parquet("BCCard-Finance-Kor-QnA_train.parquet")

logs/update_log.txt

@@ -0,0 +1,1045 @@
+[2025-11-03 21:17:26] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-03 22:30:47] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-03 22:30:47] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-03 22:30:47] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-03 22:30:52] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-03 22:31:08] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-03 22:31:08] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:33:05] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:33:22] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:33:22] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:33:22] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:33:27] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:34:39] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:34:39] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:34:39] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:34:39] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:34:39] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:34:41] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:35:09] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:35:10] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:37:24] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:37:33] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:37:33] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:37:33] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:37:35] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:38:07] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:38:08] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:38:08] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:38:08] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:38:08] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:38:09] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:38:49] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:38:49] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:49:26] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:49:34] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:52:49] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:53:09] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:53:09] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:53:09] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:53:09] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:53:09] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:53:25] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:53:25] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:53:43] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:53:47] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:53:47] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:53:47] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:53:47] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:53:47] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:54:30] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:54:30] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:54:30] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:54:30] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:54:30] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:54:30] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:54:30] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:54:36] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:54:36] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:55:05] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:55:13] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:55:13] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:55:13] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:55:13] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:55:13] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:56:06] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:56:06] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:56:10] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:56:14] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:56:14] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:56:14] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:56:14] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:56:15] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:57:34] ���� FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:57:34] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:57:34] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:57:34] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:57:34] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:57:34] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:57:35] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:57:56] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:57:56] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:58:07] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 00:58:14] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:58:14] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:58:14] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:58:14] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:58:16] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:59:14] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:59:14] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 00:59:14] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:59:14] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 00:59:14] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 00:59:14] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 00:59:15] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 00:59:36] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 00:59:36] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 01:04:28] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 01:04:33] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251027.xlsx
+[2025-11-04 01:04:33] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251027.xlsx
+[2025-11-04 01:04:33] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 01:04:33] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 01:04:34] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 01:04:42] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 01:04:42] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 01:06:27] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-04 01:07:20] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251027.xlsx
+[2025-11-04 01:07:20] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251027.xlsx
+[2025-11-04 01:07:20] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 01:07:20] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 01:07:22] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 01:07:40] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 01:07:40] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 01:07:40] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251027.xlsx
+[2025-11-04 01:07:40] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251027.xlsx
+[2025-11-04 01:07:40] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 01:07:40] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 01:07:41] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 01:07:59] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 01:07:59] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 01:08:44] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 01:08:44] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 01:08:44] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 01:08:44] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 01:08:45] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 01:09:09] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 01:09:09] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-04 01:09:09] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 01:09:09] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-04 01:09:09] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-04 01:09:09] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-04 01:09:10] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-04 01:09:27] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-04 01:09:27] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 00:04:02] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-11 00:20:54] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-11 00:26:28] 👀 Excel 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
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+[2025-11-11 00:26:34] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 00:39:42] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\펀드.xls
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+[2025-11-11 01:04:47] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:05:50] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:05:50] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:05:50] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:05:51] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:06:48] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
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+[2025-11-11 01:06:48] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:06:48] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:06:48] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:06:52] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:07:13] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-11 01:07:14] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:29:43] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:29:43] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:29:43] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:29:43] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:29:44] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:38:43] 🚀 FastAPI 서버 재시작 중 ...
+[2025-11-11 01:38:43] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:41:27] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:41:27] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:41:27] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:41:27] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:41:27] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:42:47] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 01:42:47] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:43:01] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:43:01] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:43:01] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:43:01] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:43:02] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:43:17] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 01:43:17] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:43:17] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:43:17] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:43:17] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:43:17] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:43:18] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:43:34] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 01:43:34] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:43:51] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:43:51] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:43:51] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:43:51] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:43:52] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:44:07] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 01:44:07] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:44:07] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:44:07] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
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+[2025-11-11 01:44:07] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 01:44:08] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 01:44:23] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 01:44:23] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 01:44:31] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\혼합형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:44:31] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\혼합형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:44:31] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 01:44:31] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 01:44:48] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\혼합형_20251103.xls
+[2025-11-11 01:44:48] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\혼합형_20251103.xls
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+[2025-11-11 11:02:02] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
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+[2025-11-11 11:02:23] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 11:02:23] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 11:02:23] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\주식형_20251103.xls
+[2025-11-11 11:02:23] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:02:23] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:02:24] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
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+[2025-11-11 11:04:09] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
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+[2025-11-11 11:04:09] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 11:04:27] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 11:04:27] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
+[2025-11-11 11:04:27] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\채권형_20251103.xls
+[2025-11-11 11:04:27] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:04:27] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:04:28] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 11:04:43] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:04:43] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 11:04:54] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:04:54] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:04:54] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:04:54] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 11:05:20] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:05:20] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 11:05:20] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:05:20] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\자유예적금_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:05:20] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:05:20] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:05:21] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 11:05:40] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:05:40] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 11:05:55] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:05:55] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:05:55] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:05:55] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:05:57] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 11:06:21] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:06:21] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 11:06:21] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:06:21] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\예금상품금리비교_예금금리(정기예금)_20251103.xlsx
+[2025-11-11 11:06:21] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:06:21] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 11:06:41] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:06:41] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 11:06:47] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\절세금융상품.xlsx
+[2025-11-11 11:06:47] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\절세금융상품.xlsx
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+[2025-11-11 11:06:47] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 11:07:04] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 11:07:04] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\절세금융상품.xlsx
+[2025-11-11 11:07:04] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\절세금융상품.xlsx
+[2025-11-11 11:07:04] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:07:04] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-11 11:07:18] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 11:07:29] 🛑 폴더 감시 중단됨
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+[2025-11-11 11:12:45] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\ETF_20251103.xls
+[2025-11-11 11:12:45] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:12:45] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:12:46] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 11:13:03] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:13:03] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-11 11:13:03] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\ETF_20251103.xls
+[2025-11-11 11:13:03] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\ETF_20251103.xls
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+[2025-11-11 11:13:03] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:13:04] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-11 11:13:19] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-11 11:13:19] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 11:17:37] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\MMF_20251103.xls
+[2025-11-11 11:17:37] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\MMF_20251103.xls
+[2025-11-11 11:17:37] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-11 11:17:37] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-11 11:17:38] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
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+[2025-11-11 11:17:55] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-11 11:17:55] 📂 변경 감지됨: data/raw_excels\MMF_20251103.xls
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+[2025-11-11 11:17:55] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
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+[2025-11-11 11:19:33] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\정기예금_20251103.xls
+[2025-11-11 11:19:33] 📂 새 파일 감지됨: data/raw_excels\정기예금_20251103.xls
+[2025-11-11 11:19:33] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
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+[2025-11-18 10:56:06] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
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+[2025-11-18 10:56:29] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:00:48] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:00:48] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\~$SC제일대출.xlsx
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+[2025-11-18 11:00:48] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-18 11:00:49] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-18 11:00:58] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:00:58] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\~$SC제일대출.xlsx
+[2025-11-18 11:00:58] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-18 11:00:58] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-18 11:00:59] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-18 11:01:12] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:01:12] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\SC제일대출.xlsx
+[2025-11-18 11:01:12] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-18 11:01:12] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-18 11:01:14] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-18 11:01:37] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-18 11:01:37] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:12:42] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:12:42] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\~$신협예적금.xlsx
+[2025-11-18 11:12:42] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
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+[2025-11-18 11:12:44] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
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+[2025-11-18 11:13:00] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\~$신협예적금.xlsx
+[2025-11-18 11:13:00] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-18 11:13:00] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-18 11:13:02] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-18 11:13:19] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:13:19] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\신협예적금.xlsx
+[2025-11-18 11:13:19] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
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+[2025-11-18 11:13:22] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-18 11:13:43] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-18 11:13:43] ✅ 업데이��� 완료!
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+[2025-11-18 11:22:29] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\신협대출.xlsx
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+[2025-11-18 11:23:06] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:23:26] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\~$신협대출.xlsx
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+[2025-11-18 11:23:43] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 11:23:43] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\신협대출.xlsx
+[2025-11-18 11:23:43] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
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+[2025-11-18 11:24:07] ✅ 업데이트 완료!
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+[2025-11-18 19:41:51] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\~$수협예적금.xlsx
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+
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+[2025-11-18 19:51:03] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\수협대출.xlsx
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+
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+[2025-11-25 00:32:30] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\kb 금융상품.xlsx
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+
+[2025-11-25 00:32:50] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\농협 금융상품.xlsx
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+[2025-11-25 00:33:11] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:33:11] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\농협 금융상품.xlsx
+[2025-11-25 00:33:11] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:33:11] 📄 Excel → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:33:12] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
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+[2025-11-25 00:33:24] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:33:43] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\은행 예적금, 대출 정리.xlsx
+[2025-11-25 00:33:43] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
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+
+[2025-11-25 00:34:11] 📂 새 EXCEL 파일 감지됨: data/raw_excels\은행 예적금, 대출 정리.xlsx
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+
+[2025-11-25 00:51:36] 👀 Excel & CSV & TXT 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)
+[2025-11-25 00:52:34] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민1.txt
+[2025-11-25 00:52:34] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:52:34] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-25 00:53:16] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:53:16] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:53:33] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민2.txt
+[2025-11-25 00:53:33] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:53:33] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
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+[2025-11-25 00:53:45] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:53:45] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:53:51] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민3.txt
+[2025-11-25 00:53:51] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:53:51] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:53:51] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:54:04] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:54:04] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:54:07] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민4.txt
+[2025-11-25 00:54:07] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:54:07] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:54:08] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:54:20] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:54:20] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:54:39] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민5.txt
+[2025-11-25 00:54:39] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:54:39] 📄 TXT ��� JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:54:39] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:54:51] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:54:51] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:54:58] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민6.txt
+[2025-11-25 00:54:58] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:54:58] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:54:58] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:55:09] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:55:09] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:55:09] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민6.txt
+[2025-11-25 00:55:09] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:55:09] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:55:09] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:55:21] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:55:21] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:55:21] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민5.txt
+[2025-11-25 00:55:21] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:55:21] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:55:21] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:55:33] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:55:33] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:55:33] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민4.txt
+[2025-11-25 00:55:33] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:55:33] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:55:33] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:55:45] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:55:45] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:55:45] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민3.txt
+[2025-11-25 00:55:45] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:55:45] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:55:45] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:55:58] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:55:58] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:55:58] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민2.txt
+[2025-11-25 00:55:58] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:55:58] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:55:58] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:56:10] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:56:10] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 00:56:10] 📂 새 TXT 파일 감지됨: data/raw_txt\지식비타민1.txt
+[2025-11-25 00:56:10] 🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작
+[2025-11-25 00:56:10] 📄 TXT → JSON 변환 중 ...
+[2025-11-25 00:56:11] 🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...
+[2025-11-25 00:56:22] 🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → data/deposit_docs.json
+[2025-11-25 00:56:22] ✅ 업데이트 완료!
+
+[2025-11-25 01:23:25] 🛑 폴더 감시 중단됨
+[2025-11-25 01:47:14] 🛑 폴더 감시 중단됨

main.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+
+from agents.question_agent import suggest_questions
+from agents.rag_agent import answer_question
+
+app = FastAPI()
+
+# --- CORS 설정 추가 ---
+origins = [
+    "http://localhost:5173",  # Vite 기본 포트
+    "http://127.0.0.1:5173",
+    "*",                      # 개발 단계에서는 전체 허용 가능
+]
+
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=origins,
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+# ------------------------
+
+
+@app.get("/health")
+def health():
+    return {"status": "ok"}
+
+@app.post("/suggest")
+def suggest(data: dict):
+    print(f"📥 [POST /suggest] Request Body: {data}")
+    return suggest_questions(data["user_message"], data.get("user_profile", {}))
+
+@app.post("/answer")
+def answer(data: dict):
+    print(f"📥 [POST /answer] Request Body: {data}")
+    return answer_question(data["selected_question"], data.get("user_profile", {}))

models.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional, Dict
+
+class SuggestRequest(BaseModel):
+    user_message: str
+    user_profile: Dict = Field(default_factory=dict)
+
+class SuggestResponse(BaseModel):
+    category: str = "상품 추천 / 비교"
+    suggested_questions: List[str]
+
+class AnswerRequest(BaseModel):
+    selected_question: str
+
+class AnswerResponse(BaseModel):
+    answer: str
+    source_docs: List[str] = []

requirements.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+fastapi==0.115.2
+uvicorn[standard]==0.30.6
+openai==1.51.2
+faiss-cpu==1.8.0.post1
+sentence-transformers==3.1.1
+pydantic==2.9.2
+numpy==1.26.4
+chardet
+watchdog
+pandas
+openpyxl

scripts/build_index.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+import os, json, pickle
+import numpy as np
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import faiss
+
+# 경로 설정
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
+DATA_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "data", "deposit_docs.json")
+VEC_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "vector_db")
+os.makedirs(VEC_DIR, exist_ok=True)
+
+INDEX_PATH = os.path.join(VEC_DIR, "deposit.index")
+META_PATH  = os.path.join(VEC_DIR, "deposit_meta.pkl")
+
+# 임베딩 모델
+MODEL_NAME = "intfloat/multilingual-e5-base"
+
+# 한 번에 임베딩할 배치 크기
+BATCH_SIZE = 100
+
+def main():
+    # 새 데이터 불러오기
+    with open(DATA_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+        new_docs = json.load(f)
+
+    # 모델 로드
+    model = SentenceTransformer(MODEL_NAME, device="cpu", model_kwargs={"low_cpu_mem_usage": False})
+
+    # 기존 인덱스 및 메타데이터 로드
+    if os.path.exists(INDEX_PATH) and os.path.exists(META_PATH):
+        print("📦 기존 인덱스 및 메타데이터 로드 중 ...")
+        index = faiss.read_index(INDEX_PATH)
+        with open(META_PATH, "rb") as f:
+            old_meta = pickle.load(f)
+    else:
+        print("🆕 새 인덱스 생성 중 ...")
+        index = None
+        old_meta = []
+
+    # 기존 텍스트 중복 방지
+    existing_texts = set(d["content"] for d in old_meta)
+    filtered_docs = [d for d in new_docs if d["content"] not in existing_texts]
+
+    if not filtered_docs:
+        print("⚠️ 추가할 새로운 문서가 없습니다. 인덱싱을 건너뜁니다.")
+        return
+
+    total = len(filtered_docs)
+    print(f"➕ {total}개의 새 문서 추가 중 ...")
+
+    # 배치 단위로 임베딩 생성 및 로그 출력
+    all_embs = []
+    for i in range(0, total, BATCH_SIZE):
+        batch_docs = filtered_docs[i:i + BATCH_SIZE]
+        texts = [d["content"] for d in batch_docs]
+        emb = model.encode(texts, normalize_embeddings=True).astype(np.float32)
+        all_embs.append(emb)
+
+        # ✅ 100개 단위 로그 출력
+        print(f"[INFO] {min(i + BATCH_SIZE, total)}/{total} rows processed...")
+
+    # 전체 병합
+    all_embs = np.vstack(all_embs)
+    dim = all_embs.shape[1]
+
+    # 인덱스 초기화 또는 기존 이어쓰기
+    if index is None:
+        index = faiss.IndexFlatIP(dim)
+    index.add(all_embs)
+
+    updated_meta = old_meta + filtered_docs
+
+    # 저장
+    faiss.write_index(index, INDEX_PATH)
+    with open(META_PATH, "wb") as f:
+        pickle.dump(updated_meta, f)
+
+    print(f"✅ 인덱싱 완료 (총 {len(updated_meta)}개 문서)")
+    print(f"- index: {INDEX_PATH}")
+    print(f"- meta : {META_PATH}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

scripts/convert_csv_to_json.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+import pandas as pd
+import json
+import os
+import re
+import sys
+import chardet  # 인코딩 감지를 위해 사용 (pip install chardet)
+
+# ✅ 외부에서 파일 경로를 인자로 받음
+if len(sys.argv) < 2:
+    raise ValueError("❌ CSV 파일 경로를 인자로 전달해야 합니다. 예: python convert_csv_to_json_auto.py data/raw_data/새파일.csv")
+
+CSV_PATH = sys.argv[1]
+JSON_PATH = "data/deposit_docs.json"
+
+# ============================================
+# 1️⃣ CSV 인코딩 및 헤더 자동 감지
+# ============================================
+
+def read_csv_auto(path):
+    """CSV 인코딩 및 헤더 자동 감지 후 DataFrame으로 로드"""
+    try:
+        # 🔍 인코딩 자동 감지
+        with open(path, "rb") as f:
+            encoding_info = chardet.detect(f.read(50000))
+        encoding = encoding_info["encoding"] or "utf-8"
+
+        # 첫 줄 미리 보기
+        preview = pd.read_csv(path, nrows=1, header=None, encoding=encoding)
+        first_row = preview.iloc[0].tolist()
+        str_ratio = sum(isinstance(x, str) for x in first_row) / len(first_row)
+
+        if str_ratio > 0.5:
+            print(f"✅ 헤더 감지됨 → 첫 행을 컬럼명으로 사용합니다. (인코딩: {encoding})")
+            df = pd.read_csv(path, header=0, encoding=encoding)
+        else:
+            print(f"⚠️ 헤더 없음 → 임의 컬럼명 부여합니다. (인코딩: {encoding})")
+            df = pd.read_csv(path, header=None, encoding=encoding)
+            df.columns = [f"컬럼{i+1}" for i in range(len(df.columns))]
+    except Exception as e:
+        raise RuntimeError(f"CSV 로드 실패: {e}")
+    return df.fillna("")
+
+df = read_csv_auto(CSV_PATH)
+
+# ============================================
+# 2️⃣ 주요 컬럼 자동 탐지 (금리 / 은행명 / 상품명 / 기간)
+# ============================================
+
+def detect_column(columns, keywords):
+    for col in columns:
+        if any(kw in str(col) for kw in keywords):
+            return col
+    return None
+
+col_bank = detect_column(df.columns, ["금융회사", "은행", "기관"])
+col_product = detect_column(df.columns, ["상품", "예금", "펀드", "대출"])
+col_rate = detect_column(df.columns, ["금리", "이율", "수익률"])
+col_period = detect_column(df.columns, ["기간", "만기", "가입"])
+
+# ============================================
+# 3️⃣ 각 행(row)을 문장 형태로 변환
+# ============================================
+
+records = []
+for _, row in df.iterrows():
+    text_parts = [f"{col}: {row[col]}" for col in df.columns]
+    combined_text = " | ".join(text_parts)
+
+    # 금리 숫자 변환
+    rate_val = None
+    if col_rate and str(row[col_rate]).strip() != "":
+        match = re.search(r"[\d.]+", str(row[col_rate]))
+        rate_val = float(match.group()) if match else None
+
+    meta = {
+        "bank": str(row[col_bank]) if col_bank else None,
+        "product": str(row[col_product]) if col_product else None,
+        "rate": rate_val,
+        "period": str(row[col_period]) if col_period else None,
+    }
+
+    records.append({
+        "source": os.path.basename(CSV_PATH),
+        "content": combined_text,
+        "meta": {k: v for k, v in meta.items() if v not in [None, ""]},
+    })
+
+# ============================================
+# 4️⃣ 기존 JSON 병합 및 저장
+# ============================================
+
+if os.path.exists(JSON_PATH):
+    with open(JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+        old_data = json.load(f)
+else:
+    old_data = []
+
+source_name = os.path.basename(CSV_PATH)
+filtered_old = [item for item in old_data if item["source"] != source_name]
+new_data = filtered_old + records
+
+os.makedirs(os.path.dirname(JSON_PATH), exist_ok=True)
+with open(JSON_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
+    json.dump(new_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+print(f"\n✅ 총 {len(records)}개의 행을 처리했습니다.")
+print(f"📁 저장 위치: {JSON_PATH}")
+if col_rate is None:
+    print("⚠️ 금리 컬럼을 자동으로 찾지 못했습니다. rate 필드는 None으로 처리됩니다.")

scripts/convert_excel_to_json.py

@@ -0,0 +1,121 @@
+import pandas as pd
+import json
+import os
+import re
+import sys
+
+# ✅ 외부에서 파일 경로를 인자로 받음
+if len(sys.argv) < 2:
+    raise ValueError("❌ Excel 파일 경로를 인자로 전달해야 합니다. 예: python convert_excel_to_json_auto.py data/raw_excels/새파일.xlsx")
+
+EXCEL_PATH = sys.argv[1]
+JSON_PATH = "data/deposit_docs.json"
+
+# ⚠️ 엑셀 임시파일(~$) 무시
+if os.path.basename(EXCEL_PATH).startswith("~$"):
+    print(f"⏭️ 임시파일 감지됨, 처리 생략: {EXCEL_PATH}")
+    sys.exit(0)
+
+# ============================================
+# 1️⃣ 엑셀 헤더 자동 감지
+# ============================================
+
+def read_excel_auto(path):
+    """엑셀 헤더 유무 자동 감지 후 DataFrame으로 로드"""
+    try:
+        preview = pd.read_excel(path, nrows=1, header=None)
+        first_row = preview.iloc[0].tolist()
+        str_ratio = sum(isinstance(x, str) for x in first_row) / len(first_row)
+
+        if str_ratio > 0.5:
+            print("✅ 헤더 감지됨 → 첫 행을 컬럼명으로 사용합니다.")
+            df = pd.read_excel(path, header=0)
+        else:
+            print("⚠️ 헤더 없음 → 임의 컬럼명(컬럼1, 컬럼2...) 부여합니다.")
+            df = pd.read_excel(path, header=None)
+            df.columns = [f"컬럼{i+1}" for i in range(len(df.columns))]
+    except Exception as e:
+        raise RuntimeError(f"엑셀 로드 실패: {e}")
+    return df.fillna("")
+
+df = read_excel_auto(EXCEL_PATH)
+
+# ============================================
+# 2️⃣ 주요 컬럼 자동 탐지 (금리 / 은행명 / 상품명 / 기간)
+# ============================================
+
+def detect_column(columns, keywords):
+    for col in columns:
+        if any(kw in str(col) for kw in keywords):
+            return col
+    return None
+
+col_bank = detect_column(df.columns, ["금융회사", "은행", "기관"])
+col_product = detect_column(df.columns, ["상품", "예금", "펀드", "대출"])
+col_rate = detect_column(df.columns, ["금리", "이율", "수익률"])
+col_period = detect_column(df.columns, ["기간", "만기", "가입"])
+
+# ============================================
+# 3️⃣ 금리 숫자 변환 함수 (날짜 등 오인 방지)
+# ============================================
+
+def parse_rate(value):
+    if pd.isna(value):
+        return None
+    s = str(value).strip()
+    # 숫자 추출
+    match = re.search(r"\d+(\.\d+)?", s)
+    if not match:
+        return None
+    num = float(match.group())
+    # 날짜로 인식되는 숫자(100 이상 or 연도 형태) 제외
+    if num > 50 or "202" in s or "년" in s:
+        return None
+    return num
+
+# ============================================
+# 4️⃣ 각 행(row)을 문장 형태로 변환
+# ============================================
+
+records = []
+for _, row in df.iterrows():
+    text_parts = [f"{col}: {row[col]}" for col in df.columns]
+    combined_text = " | ".join(text_parts)
+
+    rate_val = parse_rate(row[col_rate]) if col_rate else None
+
+    meta = {
+        "bank": str(row[col_bank]) if col_bank else None,
+        "product": str(row[col_product]) if col_product else None,
+        "rate": rate_val,
+        "period": str(row[col_period]) if col_period else None,
+    }
+
+    records.append({
+        "source": os.path.basename(EXCEL_PATH),
+        "content": combined_text,
+        "meta": {k: v for k, v in meta.items() if v not in [None, ""]}
+    })
+
+# ============================================
+# 5️⃣ 기존 JSON 병합 및 저장
+# ============================================
+
+if os.path.exists(JSON_PATH):
+    with open(JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+        old_data = json.load(f)
+else:
+    old_data = []
+
+source_name = os.path.basename(EXCEL_PATH)
+filtered_old = [item for item in old_data if item["source"] != source_name]
+new_data = filtered_old + records
+
+os.makedirs(os.path.dirname(JSON_PATH), exist_ok=True)
+with open(JSON_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
+    json.dump(new_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+print(f"\n✅ 총 {len(records)}개의 행을 처리했습니다.")
+print(f"📁 저장 위치: {JSON_PATH}")
+if col_rate is None:
+    print("⚠️ 금리 컬럼을 자동으로 찾지 못했습니다. rate 필드는 None으로 처리됩니다.")

scripts/convert_txt_to_json.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+import json
+import os
+import sys
+import chardet
+
+# ✅ 외부에서 파일 경로를 인자로 받음
+if len(sys.argv) < 2:
+    raise ValueError("❌ 텍스트 파일 경로를 인자로 전달해야 합니다. 예: python convert_txt_to_json.py data/raw_txt/새파일.txt")
+
+TXT_PATH = sys.argv[1]
+JSON_PATH = "data/deposit_docs.json"
+
+def read_txt_auto(path):
+    """텍스트 파일 인코딩 자동 감지 후 내용 읽기"""
+    try:
+        # 🔍 인코딩 자동 감지
+        with open(path, "rb") as f:
+            raw_data = f.read()
+            encoding_info = chardet.detect(raw_data)
+        
+        encoding = encoding_info["encoding"] or "utf-8"
+        print(f"✅ 인코딩 감지됨: {encoding}")
+        
+        return raw_data.decode(encoding)
+    except Exception as e:
+        raise RuntimeError(f"TXT 로드 실패: {e}")
+
+# 텍스트 내용 읽기
+content = read_txt_auto(TXT_PATH)
+
+# ============================================
+# JSON 데이터 생성
+# ============================================
+
+# 텍스트 파일은 전체 내용을 하나의 문서로 처리하거나, 
+# 필요에 따라 단락별로 나눌 수 있습니다. 
+# 여기서는 전체 내용을 하나의 'content'로 처리합니다.
+
+record = {
+    "source": os.path.basename(TXT_PATH),
+    "content": content,
+    "meta": {
+        "type": "text_file",
+        "original_path": TXT_PATH
+    }
+}
+
+# ============================================
+# 기존 JSON 병합 및 저장
+# ============================================
+
+if os.path.exists(JSON_PATH):
+    with open(JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+        try:
+            old_data = json.load(f)
+        except json.JSONDecodeError:
+            old_data = []
+else:
+    old_data = []
+
+source_name = os.path.basename(TXT_PATH)
+# 기존에 같은 파일명으로 처리된 데이터가 있다면 제거 (중복 방지)
+filtered_old = [item for item in old_data if item.get("source") != source_name]
+
+# 새 데이터 추가
+filtered_old.append(record)
+
+os.makedirs(os.path.dirname(JSON_PATH), exist_ok=True)
+with open(JSON_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
+    json.dump(filtered_old, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+print(f"\n✅ 텍스트 파일 처리 완료: {source_name}")
+print(f"📁 저장 위치: {JSON_PATH}")

scripts/update_pipeline.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+import os
+import time
+from datetime import datetime
+from watchdog.observers import Observer
+from watchdog.events import FileSystemEventHandler
+
+# 📁 감시 대상 폴더
+EXCEL_DIR = "data/raw_excels"
+CSV_DIR = "data/raw_csv"
+TXT_DIR = "data/raw_txt"
+
+# 🗂 로그 및 임시 경로
+LOG_PATH = "logs/update_log.txt"
+JSON_PATH = "data/deposit_docs.json"
+
+def log(msg):
+    """터미널 및 로그 파일에 동시에 출력"""
+    msg_full = f"[{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] {msg}"
+    print(msg_full)
+    os.makedirs(os.path.dirname(LOG_PATH), exist_ok=True)
+    with open(LOG_PATH, "a", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(msg_full + "\n")
+
+def run_pipeline(file_path, file_type="excel"):
+    log(f"📂 새 {file_type.upper()} 파일 감지됨: {file_path}")
+    log("🔄 변환 및 인덱싱 파이프라인 시작")
+
+    # 1️⃣ 엑셀/CSV → JSON 변환
+    if file_type == "excel":
+        log("📄 Excel → JSON 변환 중 ...")
+        os.system(f"python scripts/convert_excel_to_json.py \"{file_path}\"")
+    elif file_type == "csv":
+        log("📄 CSV → JSON 변환 중 ...")
+        os.system(f"python scripts/convert_csv_to_json.py \"{file_path}\"")
+    elif file_type == "txt":
+        log("📄 TXT → JSON 변환 중 ...")
+        os.system(f"python scripts/convert_txt_to_json.py \"{file_path}\"")
+
+    # 2️⃣ 인덱스 재생성
+    log("🧠 벡터 인덱스 재생성 중 ...")
+    os.system("python scripts/build_index.py")
+
+    # 3️⃣ JSON 파일 삭제 (임시 캐시 제거)
+    if os.path.exists(JSON_PATH):
+        try:
+            os.remove(JSON_PATH)
+            log(f"🧹 임시 JSON 파일 삭제 완료 → {JSON_PATH}")
+        except Exception as e:
+            log(f"⚠️ JSON 삭제 중 오류 발생: {e}")
+
+    # 완료 로그
+    log("✅ 업데이트 완료!\n")
+
+class DataEventHandler(FileSystemEventHandler):
+    """폴더 내 .xlsx / .xls / .csv 파일 변경 감지 시 자동 실행"""
+    def on_modified(self, event):
+        if event.is_directory:
+            return
+        if event.src_path.endswith((".xlsx", ".xls")):
+            run_pipeline(event.src_path, "excel")
+        elif event.src_path.endswith(".csv"):
+            run_pipeline(event.src_path, "csv")
+        elif event.src_path.endswith(".txt"):
+            run_pipeline(event.src_path, "txt")
+
+    def on_created(self, event):
+        if event.is_directory:
+            return
+        if event.src_path.endswith((".xlsx", ".xls")):
+            run_pipeline(event.src_path, "excel")
+        elif event.src_path.endswith(".csv"):
+            run_pipeline(event.src_path, "csv")
+        elif event.src_path.endswith(".txt"):
+            run_pipeline(event.src_path, "txt")
+
+if __name__ == "__main__":
+    os.makedirs(EXCEL_DIR, exist_ok=True)
+    os.makedirs(CSV_DIR, exist_ok=True)
+    os.makedirs(TXT_DIR, exist_ok=True)
+
+    log("👀 Excel & CSV & TXT 폴더 감시 시작 ... (Ctrl+C로 종료)")
+
+    observer = Observer()
+    handler = DataEventHandler()
+
+    # 두 폴더 감시 등록
+    observer.schedule(handler, path=EXCEL_DIR, recursive=False)
+    observer.schedule(handler, path=CSV_DIR, recursive=False)
+    observer.schedule(handler, path=TXT_DIR, recursive=False)
+    observer.start()
+
+    try:
+        while True:
+            time.sleep(1)
+    except KeyboardInterrupt:
+        observer.stop()
+        log("🛑 폴더 감시 중단됨")
+
+    observer.join()

services/llm_service.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+import os
+from typing import List, Dict, Optional
+from openai import OpenAI
+
+USE_MOCK = os.getenv("USE_MOCK_LLM", "0") == "1"
+OPENAI_MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini")
+
+_client = None
+# Lazy initialization of OpenAI client
+def _client_lazy():
+    global _client
+    if _client is None:
+        _client = OpenAI()  # 환경변수 OPENAI_API_KEY 필요
+    return _client
+
+# Mock functions for testing without actual LLM calls
+def _mock_questions(user_message: str, user_profile: Dict, restrict_topics: Optional[List[str]] = None) -> List[str]:
+    # 사용자 메시지 기반으로 다양한 mock 질문 생성
+    if "대출" in user_message:
+        return ["대출 금리는 어떻게 결정되나요?", "신용대출과 담보대출의 차이는?", "대출 한도는 어떻게 산정되나요?"]
+    elif "펀드" in user_message or "투자" in user_message:
+        return ["펀드와 주식 투자의 차이는?", "안정적인 펀드 상품 추천해주세요", "펀드 수익률은 어떻게 확인하나요?"]
+    else:
+        return [
+            "예금과 적금의 차이가 뭐예요?",
+            "단기 저축에 더 유리한 상품은 무엇인가요?",
+            "적금이 예금보다 이자가 항상 높은가요?",
+            "예금/적금 중도해지 시 불이익이 있나요?",
+            "금리 비교 시 어떤 기준을 봐야 하나요?"
+        ]
+    return base if 'base' in locals() else []
+
+def _mock_answer(question: str, context: str) -> str:
+    return f"모의응답: 질문 \"{question}\"에 대해 문서 내용을 바탕으로 요약하면 — {context[:120]}..."
+
+def generate_questions_from_context(user_message: str, user_profile: Dict, similar_docs: List[Dict]) -> List[str]:
+    """벡터 DB에서 검색된 문서 내용을 기반으로 질문 생성"""
+    if USE_MOCK:
+        return _mock_questions(user_message, user_profile, None)
+    
+    # 문서 내용 추출 및 포맷팅
+    context_parts = []
+    for i, doc in enumerate(similar_docs[:5], 1):
+        doc_content = doc.get('content', '') or doc.get('text', '')
+        doc_meta = doc.get('meta', {})
+        context_parts.append(f"[문서 {i}] {doc_meta}\n내용: {doc_content[:200]}...")
+    
+    context = "\n\n".join(context_parts)
+    
+    prompt = f"""
+당신은 금융 챗봇의 '질문 추천' 역할입니다.
+사용자의 질문과 관련된 문서 내용을 참고하여, 사용자가 추가로 궁금해할 만한 질문 5개를 제안하세요.
+
+**중요**: 아래 검색된 문서 내용에 기반하여 답변 가능한 질문만 생성하세요.
+질문은 짧고 클릭하기 쉽게 만드세요.
+
+사용자 질문: "{user_message}"
+사용자 프로필: {user_profile}
+
+[검색된 관련 문서]
+{context}
+
+출력은 각 질문을 한 줄씩 나열만 하세요.
+"""
+    
+    client = _client_lazy()
+    resp = client.chat.completions.create(
+        model=OPENAI_MODEL,
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        temperature=0.3,
+    )
+    content = resp.choices[0].message.content.strip()
+    lines = [l.strip("- ").strip() for l in content.split("\n") if l.strip()]
+    return lines[:5]
+
+def generate_questions(user_message: str, user_profile: Dict, restrict_topics: Optional[List[str]] = None) -> List[str]:
+    if USE_MOCK:
+        return _mock_questions(user_message, user_profile, restrict_topics)
+
+    topics_line = f"\n참고 주제: {', '.join(restrict_topics)}" if restrict_topics else ""
+    prompt = f"""
+당신은 금융 챗봇의 '질문 추천' 역할입니다.
+사용자 입력과 프로필을 참고하여 금융 관련(예금/적금, 대출, 펀드, 보험, 카드 등) 후속 질문 5개를 제안하세요.
+사용자의 질문 의도를 정확히 파악하여 관련성 높은 질문을 생성하세요.
+질문은 짧고 클릭하기 쉽게 만드세요.
+사용자 입력: "{user_message}"
+사용자 프로필: {user_profile}{topics_line}
+출력은 각 질문을 한 줄씩 나열만 하세요.
+"""
+    client = _client_lazy()
+    resp = client.chat.completions.create(
+        model=OPENAI_MODEL,
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        temperature=0.3,
+    )
+    content = resp.choices[0].message.content.strip()
+    lines = [l.strip("- ").strip() for l in content.split("\n") if l.strip()]
+    return lines[:5]
+
+def generate_answer(question: str, context: str, user_profile: Optional[Dict] = None) -> str:
+    if USE_MOCK:
+        return _mock_answer(question, context)
+
+    profile_text = f"\n[사용자 프로필]\n{user_profile}\n" if user_profile else ""
+
+    prompt = f"""
+다음 문서 내용을 바탕으로 사용자의 질문에 정확하고 간결하게 답하세요.
+금융 상품(예금/적금, 대출, 펀드, 보험, 카드 등)의 특징, 조건, 금리, 혜택 등을 명확히 설명하세요.
+사용자 프로필이 제공된 경우, 해당 정보를 고려하여 맞춤형 답변을 제공하세요.
+
+[문서]
+{context}
+{profile_text}
+[질문]
+{question}
+"""
+    client = _client_lazy()
+    resp = client.chat.completions.create(
+        model=OPENAI_MODEL,
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        temperature=0.2,
+    )
+    return resp.choices[0].message.content.strip()

services/vector_service.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import faiss, numpy as np, json
+import os, pickle
+
+INDEX_PATH = "vector_db/deposit.index"
+META_PATH = "vector_db/deposit_meta.pkl"
+EMB_MODEL = "intfloat/multilingual-e5-base"
+
+_emb_model = None
+_index = None
+_docs = None
+
+def _lazy_load():
+    """필요시 벡터 DB, 문서 메타데이터 로드"""
+    global _emb_model, _index, _docs
+
+    if _emb_model is None:
+        # device="cpu"를 명시하여 meta tensor 오류 방지
+        # model_kwargs={"low_cpu_mem_usage": False} 추가: meta tensor 오류 방지
+        _emb_model = SentenceTransformer(EMB_MODEL, device="cpu", model_kwargs={"low_cpu_mem_usage": False})
+        print("🧠 임베딩 모델 로드 완료")
+
+    if _index is None:
+        if not os.path.exists(INDEX_PATH):
+            raise FileNotFoundError(f"❌ {INDEX_PATH} not found.")
+        _index = faiss.read_index(INDEX_PATH)
+        print("📦 벡터 인덱스 로드 완료")
+
+    if _docs is None:
+        if os.path.exists(META_PATH):
+            with open(META_PATH, "rb") as f:
+                _docs = pickle.load(f)
+            print(f"📚 {_docs and len(_docs)}개 문서 메타 로드됨 (from deposit_meta.pkl)")
+        else:
+            print("⚠️ 메타데이터 파일 없음. 빈 리스트로 초기화")
+            _docs = []
+
+def search_similar_docs(query, top_k=3):
+    """쿼리에 가장 유사한 문서 반환"""
+    _lazy_load()
+    query_emb = _emb_model.encode([query])
+    D, I = _index.search(query_emb, top_k)
+
+    results = []
+    for idx, score in zip(I[0], D[0]):
+        if 0 <= idx < len(_docs):
+            results.append(_docs[idx])
+            print(f"📄 매칭 문서: {_docs[idx].get('meta', {})} | score={score:.4f}")
+
+    return results
+
+
+# return type: bool
+def check_question_validity(question):
+    results = search_similar_docs(question, top_k=1)
+    return len(results) > 0

temp_vectordb_print.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+import pickle
+
+# 메타데이터 파일 로드
+with open("vector_db/deposit_meta.pkl", "rb") as f:
+    meta = pickle.load(f)
+
+print(f"총 문서 수: {len(meta)}")
+
+# 앞부분 100개만 출력 (필요시 10, 50 등으로 바꿔도 됨)
+for i, item in enumerate(meta[:100]):
+    print(f"\n[{i+1}] -----------------------------")
+    if isinstance(item, dict):
+        print(item.get("content", "")[:300])  # 300자까지만 미리보기
+        print("메타:", item.get("meta", {}))
+    else:
+        print(item[:300])

vector_db/deposit.index

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1e4d207d0ceac5db74661656bf0038df720aceebb887b8b0e8fc332e1ea94ae2
+size 8183853

vector_db/deposit_meta.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:aff9d813b07ebb43400a99324701b73af2401edef6d51dffd0b24d6c8fa1dd25
+size 1719297