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RAG Converter Tool

Office 문서를 RAG 파이프라인에 바로 사용할 수 있는 Markdown으로 변환합니다.

English | Español | 简体中文 | 한국어

License: MIT PowerShell 7+ [Windows [Release v2.0.0


.doc, .docx, .pptx 파일을 RAG 시스템에 최적화된 구조화된 Markdown으로 변환합니다. AI 이미지 분석, 품질 검증, 인증 보고서 생성을 지원합니다.

실제 프로덕션 환경에서 검증된 내부 도구로 시작되었습니다. 커뮤니티를 위해 오픈소스로 공개합니다.


기능

기능 설명
문서 변환 Office를 계층 구조, 목차, 앵커가 포함된 Markdown으로 변환
AI 비전 내장 이미지 분석: OCR, 공간 분석, 교육적 가치 추출
자동 QA 배치 검증, NORM_OK 또는 NORM_WITH_ERRORS 상태 출력
보고서 실제 메트릭 기반의 상업용 및 기술용 보고서 생성
다중 클라이언트 .env.<client>.<environment>로 독립적 구성
멱등성 이미 처리된 파일 자동 건너뛰기; -Reprocess로 강제 재처리

현재 제한사항

  • Windows에 Microsoft Word 및 PowerPoint 설치 필요 (COM 자동화)
  • PowerShell 7+ 필요
  • 비전 모델 API 키 필요 (OpenRouter, OpenAI 등)

로드맵에 크로스 플랫폼 지원(Python, Docker) 및 추가 형식(PDF, XLSX, 이미지) 계획이 포함되어 있습니다.


프로젝트 구조

RAG_Converter_Tool/
├── Convert-OfficeToRAG.ps1     # 메인 변환 및 QA 엔진
├── Run-RAG.ps1                # .env 지원 런처
├── Enable-RagAlias.ps1         # 세션 별칭 (rag, rr, rag-report)
├── Gen-Report.ps1             # 보고서 생성기
├── .env.example              # 구성 템플릿
├── DEV_GUIDE.ko-KR.md         # 전체 기술 가이드
├── ROADMAP.ko-KR.md           # 프로젝트 로드맵
├── LICENSE                    # MIT
├── NOTICE.ko-KR.md            # 상업적 사용 시 저작자 표기
├── CITATION.cff               # 학술 인용
└── docs/                      # 추가 문서

설치

설치 불필요. 저장소를 복제하고 API 키를 구성하세요:

git clone https://github.com/asturwebs/RAG-Converter-Tool.git
cd RAG_Converter_Tool
Copy-Item ".env.example" ".env"

.env를 편집하고 OPENROUTER_API_KEY를 추가하세요.

빠른 시작

# 현재 세션에 별칭 로드
. ".\Enable-RagAlias.ps1"

# 폴더의 모든 문서 변환
rag -Target "C:\Path\Documents"

# 특정 파일 변환
rag -Target "C:\Path\Report.docx" -Reprocess

# 인증 보고서 생성
rag-report -Modo comercial -Cliente "Acme Corp"
rag-report -Modo tecnico -Cliente "Acme Corp"

다중 클라이언트

독립적인 환경 파일로 여러 클라이언트를 관리하세요:

# 클라이언트별 구성 생성
Copy-Item ".env.example" ".env.acme.prod"
Copy-Item ".env.example" ".env.contoso.staging"

# 클라이언트별 실행
rag -EnvFile ".env.acme.prod" -Target "C:\Path\Documents"

인증 보고서

실제 실행 메트릭 기반 자동 보고서 생성:

  • 상업용: 클라이언트 납품용 경영 요약
  • 기술용: 상세 메트릭 포함 포렌식 감사

두 모드 모두 포함: 처리된 파일, 분석된 이미지, QA 상태, 소요 시간, 책임자 서명.

프로필

세 가지 사전 정의 프로필, 튜닝된 모델 구성:

프로필 용도
default 개발 및 테스트
staging 보수적 파라미터의 사전 프로덕션
prod 최고 분석 품질의 프로덕션

라이선스

MIT. LICENSE 참조.

상업적 사용: 저작자 표기를 권장합니다. NOTICE.ko-KR.md 참조.

저자

Pedro Luis Cuevas Villarrubia — Innovation Practitioner & AI Agent Architect