ResearchArch

자율적 AI 연구 에이전트 - 사용자의 연구 주제를 바탕으로 스스로 자료를 찾고 분석하여 전문적인 보고서를 작성합니다.

Flutter Dart LangChain OpenAI Qdrant License

🌟 개요 (Overview)

ResearchArch는 ReAct (Reasoning + Acting) 프레임워크를 탑재한 자율형 연구 도우미입니다. 단순한 채팅 AI를 넘어, 에이전트가 직접 웹 검색, PDF 문서 분석, 벡터 DB(RAG) 검색을 조합하여 최신 정보를 수집하고 논리적인 보고서를 생성합니다.

  • 스스로 생각하고 행동: ReAct 루프를 통해 단계별로 무엇을 조사해야 할지 결정합니다.
  • 실시간 투명성: 연구가 진행되는 과정을 타임라인 형태로 실시간 관찰할 수 있습니다.
  • 근거 기반 보고서: 모든 분석 결과는 출처가 포함된 정돈된 마크다운 보고서로 제공됩니다.

📸 스크린샷 (Screenshots)

사용자 인터페이스의 주요 화면들입니다.

핵심 기능 (Key Features)

  • 🔍 고급 웹 검색 (Tavily): 수천 개의 웹 페이지 중 가장 신뢰도 높은 연구 정보를 우선 추출합니다.
  • 📄 지능형 PDF 분석: 원격 URL이나 로컬 PDF의 내용을 자동으로 파싱하고 이해합니다.
  • ⚡ RAG 파이프라인: Qdrant 벡터 데이터베이스와 OpenAI Embeddings를 활용한 고성능 지식 검색 시스템.
  • 📐 수학적 정확도: 계산기 도구를 내장하여 복잡한 수치 분석 결과의 정확성을 보장합니다.
  • 📜 영구 이력 관리: 과거에 진행했던 모든 연구 결과와 보고서를 한눈에 관리하고 다시 열람할 수 있습니다.
  • 🌓 다이내믹 디자인: 사용자 경험을 고려한 미려한 UI와 다크/라이트 모드 지원.

🏗️ 아키텍처 (Architecture)

시스템은 견고한 모듈형 구조를 갖추고 있으며, 비즈니스 로직과 UI가 명확히 분리되어 있습니다.

graph TD
    UI[Dashboard Screen] --> VM[Research ViewModel / Riverpod]
    VM --> Agent[ResearchAgent / ReAct Loop]
    Agent --> Tavily[Tavily Search Tool]
    Agent --> PDF[PDF Parser Tool]
    Agent --> Calc[Calculator Tool]
    Agent --> RAG[RAG Pipeline]
    RAG --> Qdrant[(Qdrant Vector DB)]
    RAG --> Embeddings[OpenAI Embeddings]
    Agent --> LLM[GPT-4o / LLM Service]
  • LangChain.dart: 에이전트 루프 및 도구(Tools) 추상화 계층.
  • Riverpod: 전역 상태 관리 및 UI 동기화.
  • HNSW Indexing: 벡터 검색의 속도와 정확도를 위한 고급 인덱싱 기술.

🛠️ 시작하기 (Getting Started)

사전 요구 사항

  • Flutter SDK: 3.41 이상
  • API Keys: OpenAI, Tavily
  • Database: Qdrant (Docker를 통한 로컬 실행 권장)

1단계: 저장소 복제 및 설치

git clone https://github.com/kimdzhekhon/Research_Arch.git
cd Research_Arch
flutter pub get

2단계: Qdrant 실행 (Docker)

docker run -d --name qdrant \
  -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
  -v qdrant_storage:/qdrant/storage \
  qdrant/qdrant

3단계: 환경 변수와 함께 앱 실행

환경 변수를 --dart-define으로 주입하거나 앱의 환경 설정 화면에서 직접 입력할 수 있습니다.

flutter run \
  --dart-define=OPENAI_API_KEY=your_key \
  --dart-define=TAVILY_API_KEY=your_key

📦 기술 스택 (Tech Stack)

  • Framework: Flutter / Dart
  • AI Agent: LangChain.dart
  • Intelligence: GPT-4o
  • Embeddings: text-embedding-3-small
  • Vector Store: Qdrant
  • State Management: Riverpod (v2.6+)
  • Storage: Shared Preferences
  • UI Components: Shimmer, Animated Text Kit, Google Fonts

🌐 English Version

ResearchArch

Autonomous AI Research Agent - An intelligent assistant that searches, analyzes, and writes professional research reports based on your topics.

🚀 Overview

ResearchArch is an autonomous research assistant powered by the ReAct (Reasoning + Acting) framework. Unlike simple chat interfaces, it autonomously decides which tools to use—web search, PDF analysis, or RAG-based knowledge retrieval—to deliver comprehensive, source-backed reports.

Key Capabilities

  • Reasoning Loop: Uses the ReAct engine to strategically plan and execute its research steps.
  • Real-time Visibility: Monitor the agent's "Thought-Action-Observation" process through a live timeline.
  • Precision Reporting: Generates structured Markdown reports with citations and evidence.

✨ Features

  • 🔍 Smart Web Search: Powered by Tavily API to filter high-quality research from thousands of sources.
  • 📄 Deep PDF Parsing: Automatically extracts and understands content from online and local documents.
  • ⚡ RAG Integration: High-speed semantic search using Qdrant HNSW indexing and OpenAI embeddings.
  • 📐 Inbuilt Calculator: Ensures mathematical accuracy for complex numerical reasoning tasks.
  • 📜 Research History: Save and manage all your past reports for future reference.
  • 🌓 Premium UX: Modern, reactive UI with full support for light and dark modes.

🏗️ Architecture

The project follows a clean, modular architecture decoupled from the UI:

  • Presentation: Riverpod-based ViewModels for seamless state management.
  • Intelligence: ReAct loop engine managing tools and observations.
  • Services: Abstracted layers for LLM, Embeddings, and Networking.

🛠️ Usage & Setup

  1. Clone: git clone [repository_url]
  2. Setup DB: Run Qdrant via Docker (p 6333:6333).
  3. Configure: Enter your OpenAI and Tavily API keys in the app settings or via CLI.
  4. Research: Enter any topic and watch the agent work its magic!

📄 License

MIT License - Copyright (c) 2026

Created with passion for AI Research & Architecture.