init

frontend/dev_chatbot/AIService.js

@@ -0,0 +1,57 @@
+// AIService.js
+// -----------------------------------------------------------------------------
+// 백엔드 `/chat` 엔드포인트 호출 전용 모듈.
+// - question    : 사용자가 보낸 텍스트
+// - toolId      : 엔진 ID (ex: dev_chatbot)
+// - sessionId   : 세션 지속용 ID (null이면 서버가 새로 발급)
+// - files       : 첨부 파일 배열
+// 응답 형태 { response, sessionId, toolName }
+// 프론트엔드의 ChatHandler / ChatInput 등에서 재사용한다.
+// -----------------------------------------------------------------------------
+
+// 실제 운영환경에서는 REACT_APP_* 형태의 .env 값을 사용하도록 권장.
+const OPENAI_API_KEY = process.env.REACT_APP_OPENAI_API_KEY;
+
+// FastAPI 서버 주소 – 필요시 프록시 / env 로 분리.
+const API_BASE_URL = 'http://localhost:8010';
+
+/**
+ * 챗봇 API 호출 함수 (multipart/form-data)
+ * @param {string} question      - 사용자 질문
+ * @param {string} toolId        - 엔진 ID
+ * @param {string|null} sessionId- 세션 ID (옵션)
+ * @param {File[]} files    - 첨부 파일 배열
+ * @returns {Promise<{response:string, sessionId:string, toolName:string}>}
+ */
+const AIService = async (question, toolId, sessionId = null, files = []) => {
+  try {
+    // ------------ FormData 구성 -------------
+    const formData = new FormData();
+    formData.append('message', question);
+    formData.append('tool_id', toolId);
+
+    if (sessionId) formData.append('session_id', sessionId);
+
+    files.forEach(file => formData.append('image', file));
+
+    // ------------- Fetch  -------------------
+    const response = await fetch(`${API_BASE_URL}/chat`, {
+      method: 'POST',
+      body: formData,
+    });
+
+    if (!response.ok) throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
+
+    const data = await response.json();
+    return {
+      response : data.response?.trim() || 'AI 응답을 생성하지 못했습니다.',
+      sessionId: data.session_id,
+      toolName : data.tool_name,
+    };
+  } catch (e) {
+    console.error('AI 서비스 오류:', e);
+    return { response: 'AI 응답을 생성하지 못했습니다.', sessionId: null, toolName: '' };
+  }
+};
+
+export default AIService; 

frontend/dev_chatbot/ChatHandler.js

@@ -0,0 +1,40 @@
+// ChatHandler.js
+// -----------------------------------------------------------------------------
+// 1) 이미지가 있을 경우 OCRService 로 텍스트 추출
+// 2) 최종 question(원문 + OCR 텍스트) 을 AIService 로 전달
+// 3) AIService 응답을 그대로 반환하여 상위 컴포넌트(ChatInput)에서 처리
+// -----------------------------------------------------------------------------
+
+import OCRService from './OCRService';
+import AIService from './AIService';
+
+/**
+ * 사용자의 입력(text + image)을 받아 AIService 로 요청하는 헬퍼.
+ * @param {Object}   params
+ * @param {string}   params.text        - 사용자가 입력한 텍스트
+ * @param {File[]}   params.files       - 첨부 파일 배열(선택)
+ * @param {string}   params.toolId      - 호출할 엔진 ID
+ * @param {string=}  params.sessionId   - 세션 ID (선택)
+ * @returns {Promise<{response:string, sessionId:string, toolName:string}>}
+ */
+const ChatHandler = async ({ text, files = [], toolId, sessionId = null }) => {
+  let question = text;
+
+  // 이미지 파일이 있으면 OCR 실행 후 question 에 병합
+  const imageFiles = files.filter(f => f.type.startsWith('image/'));
+  if (imageFiles.length) {
+    const ocrTexts = [];
+    for (const img of imageFiles) {
+      const ocrText = await OCRService(img);
+      if (ocrText) ocrTexts.push(ocrText);
+    }
+    if (ocrTexts.length) {
+      question = `${text}\n\n이미지에서 추출한 텍스트:\n${ocrTexts.join('\n')}`;
+    }
+  }
+
+  // AI 서비스 호출
+  return AIService(question, toolId, sessionId, files);
+};
+
+export default ChatHandler; 

frontend/dev_chatbot/ChatInput.jsx

@@ -0,0 +1,93 @@
+// ChatInput.jsx (간단한 상태 기반 데모 컴포넌트)
+// -----------------------------------------------------------------------------
+// • inputText / inputImage 상태 관리
+// • ChatHandler 호출 후 messages 배열에 push
+// • very minimal UI (실제 서비스에서는 스타일·UX 개선 필요)
+// -----------------------------------------------------------------------------
+
+import React, { useState } from 'react';
+import ChatHandler from './ChatHandler';
+
+const ChatInput = () => {
+  // ---------------- state ----------------
+  const [inputText, setInputText] = useState('');
+  const [selectedFiles, setSelectedFiles] = useState([]); // File[]
+  const [messages, setMessages] = useState([]); // {text, files, sender}
+  const [loading, setLoading] = useState(false);
+
+  // ------------- handlers ---------------
+  const handleTextChange = e => setInputText(e.target.value);
+
+  const handleFilesChange = e => {
+    const files = Array.from(e.target.files || []);
+    if (files.length) {
+      setSelectedFiles(prev => [...prev, ...files]);
+    }
+  };
+
+  const handleFileRemove = idx => {
+    setSelectedFiles(prev => prev.filter((_, i) => i !== idx));
+  };
+
+  // 채팅 보내기
+  const handleSend = async () => {
+    if (!inputText && selectedFiles.length === 0) return;
+    setLoading(true);
+
+    // 1) 사용자 메시지 화면에 표시
+    const userMessage = { text: inputText, files: selectedFiles, sender: 'user' };
+    setMessages(prev => [...prev, userMessage]);
+
+    // 2) ChatHandler 로 AI 답변 요청
+    const { response } = await ChatHandler({
+      text   : inputText,
+      files  : selectedFiles,
+      toolId : 'dev_chatbot',   // 데모용 고정
+    });
+
+    // 3) AI 응답 메시지 push
+    setMessages(prev => [...prev, userMessage, { text: response, sender: 'ai' }]);
+
+    // 4) 입력 초기화
+    setInputText('');
+    setSelectedFiles([]);
+    setLoading(false);
+  };
+
+  // ---------------- render --------------
+  return (
+    <div>
+      <div style={{ minHeight: 200, border: '1px solid #ccc', marginBottom: 10, padding: 10 }}>
+        {messages.map((msg, idx) => (
+          <div key={idx} style={{ marginBottom: 8 }}>
+            <b>{msg.sender === 'user' ? '나' : 'AI'}:</b> {msg.text}
+            {msg.files && msg.files.length > 0 && (
+              <ul style={{ marginTop: 4 }}>
+                {msg.files.map((file, fIdx) => (
+                  <li key={fIdx}>{file.name}</li>
+                ))}
+              </ul>
+            )}
+          </div>
+        ))}
+        {loading && <div>AI가 응답을 생성하고 있습니다...</div>}
+      </div>
+
+      {/* 입력 영역 */}
+      <input type="text" value={inputText} onChange={handleTextChange} placeholder="메시지를 입력하세요" style={{ width: 300 }} />
+      <input type="file" multiple onChange={handleFilesChange} />
+      {selectedFiles.length > 0 && (
+        <ul style={{ marginTop: 4 }}>
+          {selectedFiles.map((file, idx) => (
+            <li key={idx}>
+              {file.name} <button type="button" onClick={() => handleFileRemove(idx)}>삭제</button>
+            </li>
+          ))}
+        </ul>
+      )}
+      <button onClick={handleSend} disabled={loading}>전송</button>
+    </div>
+  );
+};
+
+export default ChatInput; 

frontend/dev_chatbot/OCRService.js

@@ -0,0 +1,22 @@
+// OCRService.js – 브라우저에서 동작하는 간단 OCR 래퍼(Tesseract.js)
+// -----------------------------------------------------------------------------
+// 이미지 File 객체를 받아 한국어+영어 텍스트를 추출하여 반환한다.
+// 주의: 브라우저 워커 기반이므로 큰 이미지·다중 호출 시 성능 이슈가 있을 수 있다.
+// -----------------------------------------------------------------------------
+
+import Tesseract from 'tesseract.js';
+
+/**
+ * @param {File} imageFile - 이미지 파일 객체
+ * @returns {Promise<string>} 추출 텍스트 (trim 처리)
+ */
+const OCRService = async (imageFile) => {
+  try {
+    const { data: { text } } = await Tesseract.recognize(imageFile, 'kor+eng');
+    return text.trim();
+  } catch (e) {
+    return '';
+  }
+};
+
+export default OCRService; 

frontend/lims_text2sql/README.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# LIMS Text2SQL 프론트엔드
+
+이 폴더는 LIMS Text2SQL 엔진을 위한 전용 프론트엔드 자바스크립트/컴포넌트를 보관합니다.
+현재 메인 UI에서는 외부 서비스(iframe)로 연결하므로 파일이 비어 있습니다.
+필요 시 이곳에 컴포넌트를 추가하세요. 

frontend/research_qa/README.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# 연구QA 프론트엔드
+
+이 디렉터리에는 연구QA 엔진 전용 프론트엔드 코드가 들어갑니다.
+현재 `index.html` 의 iframe 접근 방식으로 동작하므로 별도 UI 컴포넌트는 필요하지 않습니다.
+향후 기능 고도화 시 이곳에 React/Vue 컴포넌트를 추가하세요.