PNU x Upstage: DOCUMENT AI CHALLENGE 리포지토리 템플릿입니다. 아래 마크다운을 프로젝트 리포지토리 형식에 맞춰서 리드미를 작성해주시면 됩니다.
>로 작성된 부분은 없애고 작성해주시면 됩니다.- 해당 리포지토리를 fork해서 그대로 사용해주시면 됩니다. fork시 리포지토리 이름은
DAIC-[TEAM_NAME]으로 해주세요. - 제출 마감일 이전까지 GitHub 리포지토리 main 브랜치에 커밋이 반영되어 있어야 유효 제출로 간주됩니다.
- README.md는 심사 기준과 연결된 내용을 의식하여 작성하는 것이 중요합니다 (예: API 활용, 문제 해결 효과 등).
# [프로젝트 이름]
## 📌 개요
> 프로젝트에 대한 간단한 설명을 작성해주세요.
## 🎯 문제 정의 및 기대 효과
> '어떤 문제를 해결하고자 했는가?', '해당 문제의 중요성과 필요성은 무엇인가?', '이 솔루션이 사용자 혹은 조직에 어떤 가치를 줄 수 있는가?' 등
> 해당하는 내용을 작성해주세요.
## ✅ Upstage API 활용
> 적용한 기술이나 Upstage API를 어떻게 적용했는지를 작성해주시면 됩니다.
## 🚀 주요 기능
> 프로젝트의 주요 기능을 구체적으로 설명해주세요. Application 내 구현된 부분을 이미지로 함께 첨부하셔도 좋습니다.
> 창의적인 접근 방식이나 기존 방법과의 차별점을 서술해주시면 좋습니다.
- ✨ 기능 1: 핵심 기능 설명
- 이로 인한 장점
- ✨ 기능 2: 또 다른 주요 기능 설명
## 🖼️ 데모
> 스크린샷이나 데모 영상(GIF 또는 구글 드라이브 링크 등)을 포함해주세요.
- 예시:

## 🔬 기술 구현 요약
> 사용한 AI 모델이나 파이프라인, 적용 기술을 작성해주세요.
## 🧰 기술 스택 및 시스템 아키텍처
> 사용한 언어 및 프레임워크를 작성하고 시스템 아키텍처 이미지를 첨부해주세요.
## 🔧 설치 및 사용 방법
> 리포지토리 클론 이후 application을 실행할 수 있는 명령어를 작성해주세요.
> 실행할 수 있는 환경이 제한되어 있는 경우, 이곳에 배포 환경을 알려주세요.
> 실제로 배포하고 있다면, 배포 중인 사이트를 알려주셔도 됩니다.
> 아래는 예시입니다.
\```bash
git clone https://github.com/your-username/project-name.git
cd project-name
pip install -r requirements.txt
\```
## 📁 프로젝트 구조
> 프로젝트 루트 디렉토리에서 주요 파일 및 폴더의 역할 및 목적을 작성해주세요.
> 필요없다고 생각되는 부분은 생략하셔도 됩니다.
> 아래는 예시입니다.
\```bash
project-name/
├── README.md # 프로젝트 설명서
├── app.py # 애플리케이션 메인 파일
├── src/ # 핵심 로직, 파이프라인, 유틸리티 등
│ ├── model.py
│ └── utils.py
├── models/ # 모델 체크포인트 및 학습된 가중치
├── assets/ # 이미지, 동영상, 샘플 출력 등
├── data/ # 샘플 입력/출력 데이터
└── tests/ # 테스트 코드
\```
## 🧑🤝🧑 팀원 소개
> 각 팀원 소개 및 역할을 작성해주세요.
> 아래는 예시이고 자유롭게 작성해주시면 됩니다.
| 이름 | 역할 | GitHub |
| --- | ----------- | -------------------------------------------- |
| 개발자1 | 팀장 / 백엔드 개발 | [@developer1](https://github.com/developer1) |
| 개발자2 | 모델 개발 | [@developer2](https://github.com/developer2) |
| 디자인1 | 디자인 | [@designer1](https://github.com/designer1) |
## 💡 참고 자료 및 아이디어 출처 (Optional)
> 프로젝트를 개발하면서 참고했던 논문 및 기타 문헌이 있으시다면 첨부해주세요.
> 아래는 예시입니다.
* [Upstage Document Parse](https://www.upstage.ai/products/document-parse)
* [Upstage Building end-to-end RAG system using Solar LLM and MongoDB Atlas](https://www.upstage.ai/blog/en/building-rag-system-using-solar-llm-and-mongodb-atlas)