ESG 자동 보고서 프로젝트
esg 중대성 평가를 하는 AI 모델을 만들고 싶어. 첨부한 계산식을 사용하는 AI 모델이야. 현재 랭그래프에 스타 토폴로지 로 엑사원 , 코일렉트라 가 노드로 구성되어 있어. postgre 와 pgvector 를 같이 사용하고 , 화면은 넥스트 js 야. 개발 기간은 3주이내로 할 거야 . 진행 과정을 너가 PM 으로서 내게 칸반보드로 구성해줘.
아래 내용은 그대로 Jekyll Markdown(md) 파일에 붙여넣기 좋은 형태로 정리해드렸습니다. (표는 GitHub Pages/Jekyll에서 잘 렌더링되도록 정돈했고, 불필요한 강조는 최소화했습니다.)
3주 MVP 칸반 보드 (KSA 중대성 평가 AI)
“3주 내 MVP 완성”을 목표로, KSA 중대성 평가(핵심 이슈 분석) 계산식 기반 + LangGraph 스타 토폴로지(EXAONE/KoELECTRA) + PostgreSQL/pgvector + Next.js 구조를 전제로 한 주차별 칸반 운영안입니다.
원칙
- 계산식/스키마를 먼저 고정합니다.
- 파이프라인을 End-to-End로 빠르게 1회 관통합니다.
- 마지막 주는 품질/재현성/감사로그에 집중합니다.
칸반 보드 컬럼 정의
- Backlog: 이번 주에 반드시 다뤄야 하나 아직 착수 전
- In Progress: 진행 중(WIP 제한: 파트별 2개)
- Review/QA: PR 리뷰, 테스트, 샘플 리포트 검증
- Done: 수용 기준 충족(데모 가능)
Week 1: 계산식/데이터/스키마 고정 + End-to-End 1회 관통
| Backlog | In Progress | Review/QA | Done |
|---|---|---|---|
| 요구사항 1페이지 명세(입력/출력/지표 정의, 5대 핵심 이슈 구조) | 중대성 평가 계산식 확정: 영향(긍/부정), 이해관계자, 산출지표, 영향추정지표 → Score 모델링 | 계산식 단위 테스트(엣지케이스: 결측/0/역수/스케일링) | 계산식 버전 v0.1(문서+테스트) |
| DB 스키마 설계: IssuePool, Evidence, ScoreRun, Report, AuditLog | PostgreSQL+pgvector 스키마 생성 및 마이그레이션 | DB 인덱스/쿼리 플랜 확인(TopK, 필터) | 기본 CRUD 동작 |
| RAG 데이터 수집/정리: ESG 보고서, 정책, 인증, 내부 문서 샘플 | 임베딩 파이프라인(청크/메타데이터/업서트) | 검색 품질 점검(샘플 질문 20개) | 벡터 검색 1차 품질 OK |
| LangGraph 스타 토폴로지 노드 역할 확정 | LangGraph 골격 구현: Orchestrator → (EXAONE: 요약/근거추출) + (KoELECTRA: 분류/판정) | 노드 입출력 스키마 검증(JSON schema) | 그래프 1회 실행 성공 |
| FastAPI API 계약(Next.js 연동) | API 스켈레톤(평가 실행/결과 조회/증빙 업로드) | Swagger/OpenAPI 확인 | FE에서 API 호출 성공(더미) |
Week 1 산출물(데모) 문서 업로드 → 벡터화 → 특정 이슈 1개 근거 추출/분류 → 계산식으로 점수 산출이 1회 끝까지 돌아갑니다.
Week 2: 모델 파이프라인 실전화 + 화면/리포트 + 재현성
| Backlog | In Progress | Review/QA | Done |
|---|---|---|---|
| 이슈 풀(주제) 템플릿 5개 고정(기후/윤리경영/인권/개인정보/안전보건 등) | 이슈별 자동 평가 파이프라인: (근거 TopK) → EXAONE 근거요약 → KoELECTRA 판정(긍/부정/리스크 레벨) → 계산식 반영 | 샘플 10개 기업 데이터로 결과 타당성 리뷰 | 5개 이슈 일괄 평가 성공 |
| 근거(문장/표) → 지표 매핑 룰/프롬프트 정교화 | 프롬프트/룰 튜닝: 근거 인용(문서ID/페이지/청크ID), 추론 금지 가드 | Hallucination 체크(근거 없는 주장 0 목표) | 인용 기반 답변 준수 |
| Next.js 화면: 핵심 이슈 분석 테이블/세부 드릴다운 | UI 구현: 이슈 리스트(점수/레벨), 이해관계자, 산출지표, 영향추정지표, 근거 카드 | UX 리뷰(필수: 근거 클릭 시 원문 흐름) | 1차 화면 완성 |
| 리포트 출력(JSON/PDF 초안) | 리포트 생성기: 평가 결과 + 근거 + 계산식 버전 + 실행ID 포함 | 샘플 리포트 3개 검토 | JSON 리포트 v0.1 |
| 실행 이력/감사로그 | ScoreRun/AuditLog 적재: 누가, 언제, 어떤 입력으로, 어떤 모델/프롬프트/계산식 버전으로 실행했는지 | 재실행 동일 결과 확인(Determinism 최대화) | 실행 이력 조회 화면/엔드포인트 |
Week 2 산출물(데모) 기업 1개를 넣으면 5개 핵심 이슈가 표 형태로 자동 평가되고, 각 셀은 근거로 클릭 추적 가능해집니다.
Week 3: 품질/운영성(속도·비용·오류) + 배포 + 최종 데모
| Backlog | In Progress | Review/QA | Done |
|---|---|---|---|
| 평가 정확도/일관성 개선(라벨링 최소셋) | 골든셋 50~100건 구성: 이슈별 정답(레벨/근거) 최소 라벨링 | Precision/Recall 간이 리포트 | 기준 성능 달성(예: 레벨 일치율) |
| 비용/속도 최적화 | 캐싱/배치/토큰 절감: 검색 TopK 튜닝, 요약 길이 제한, 중복 근거 제거 | 평균 응답시간/비용 측정 | 목표 SLO 충족 |
| 예외/실패 처리 | 실패 시나리오: 문서 품질 낮음, 근거 부족, 분류 불가, 계산식 결측 | 재시도/폴백(룰 기반) 테스트 | 안정성 확보 |
| 보안/권한 | 테넌트/프로젝트 단위 권한, 문서 접근 제어, API rate limit | 취약점 체크리스트 | 최소 보안선 충족 |
| 배포 | Docker compose/CI: Next.js + API + DB(+pgvector) 구성, 환경변수 문서화 | 스테이징 배포 검증 | 프로덕션/데모 배포 |
| 최종 데모 시나리오 | 데모 스크립트: 업로드 → 평가 → 근거 → 시정조치 필요 → 리포트 출력 | 리허설 2회 | 납품/발표 준비 완료 |
Week 3 산출물(데모) 실사용 흐름 + 실행이력/감사로그 + 리포트까지 완성된 MVP입니다.
역할 분리(스타 토폴로지 기준)
-
KoELECTRA(Decider/Gateway)
- 이슈 분류, 리스크 레벨, 준수 여부 판정
- 규칙 기반 폴백 트리거
-
EXAONE(Reader/Analyst)
- 근거 추출/요약
- 이해관계자-지표 매핑 설명
- 반드시 인용 첨부(문서ID/페이지/청크ID)
-
Policy 노드(규칙/계산식)
- 계산식을 코드로 고정하고 버전 관리
- 모델 출력은 “입력값”만 제공하고 최종 점수는 Policy에서 계산
-
Notify/Report
- 결과를 표준 포맷(JSON/PDF)으로 출력
- 실행 이력 저장 및 조회 제공
PM 운영 규칙(3주 프로젝트)
- WIP 2개 제한, PR은 24시간 내 머지
- 근거 없는 문장은 실패로 간주(인용 없으면 출력 금지)
- 계산식/스키마는 Week 1에 잠그고, Week 2부터 변경 시 버전만 올립니다(하위호환 유지)
다음 작업 제안
첨부한 “핵심 이슈 분석” 테이블을 기준으로, 아래 2가지를 고정하면 Week 1의 명세가 빠르게 완성됩니다.
- 입력/출력 JSON 스키마(이슈 1건 단위)
- 계산식 코드 인터페이스(Policy 노드 함수 시그니처)