HowUp 🚀

어떻게(How) 스타트업(Start-up) 아이디어를 성장(Up)시키고 성공으로 이끌지 통찰을 제공하는 AI 챗봇 서비스

사용 예시

예시 1: 특허 검색

사용자: "개인 맞춤형 운동 루틴을 추천하는 앱에 대한 유사특허가 있다면
       특허 번호를 포함해서 알려주세요."

AI 응답: 
- 특허 번호 1020240047774: 증상 및 환경 정보 기반 맞춤형 루틴 추천
- 특허 번호 1020200133153: 불빛 반응 기반 운동 측정 및 맞춤 프로그램 제공
- 특허 번호 1020240149639: 사용자 선호도 기반 UI 패턴 추천

예시 2: 경쟁사 분석

사용자: "오늘 기준으로 이와 비슷한 기존 서비스가 운영되고 있는지,
       검색해서 자세히 알려주세요."

AI 응답: 
- 플랜핏(Planfit): AI 기반 개인 맞춤 운동 루틴 제공
- 플릭(FLEEK): 운동 루틴 추천 + 기록 및 분석 지원
- Nike Training Club, Hevy 등 글로벌 경쟁 서비스 존재

예시 3: 시장 전망

사용자: "개인화 운동 추천 앱이 타겟으로 하는 주요 시장은 어디인지
       사업 전망에 대한 인사이트를 주세요."

AI 응답: 
- 주요 시장: 헬스케어 및 피트니스 산업
- 핵심 포인트: 웨어러블 기기와 연계된 맞춤형 서비스
- 전망: 2023~2032년 글로벌 시장 연평균 28.9% 성장 예상

예시 4: 차별화 전략

사용자: "경쟁 앱과 차별화하기 위한 중요한 전략은 무엇일지
       구조화된 분석을 해주세요."

AI 응답: 
1. 데이터 기반 개인화 (AI·ML 활용)
2. 웨어러블 기기 연동 (실시간 피드백)
3. 커뮤니티 기능 강화 (도전과제·성과 공유)
4. 사용자 경험(UX) 개선 (직관적 인터페이스)
5. 다양한 콘텐츠 제공 (운동 영상·전문가 조언)
6. 지속적인 업데이트 및 개선

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📋 목차

• 프로젝트 개요
• 주요 기능
• 사용 기술 및 데이터
• 프로젝트 구조
• 환경 설정
• 설치 및 실행
• 사용 방법

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프로젝트 개요

HowUp은 사용자가 제안한 소프트웨어 아이디어를 분석하고, 기존 특허 및 유사 서비스와의 차이점 및 상업성을 평가하여 창업 성공 가능성을 높이는 AI 기반 챗봇 서비스입니다.

주요 기능

1. 아이디어 분석
   • 사용자가 입력한 소프트웨어 아이디어를 자연어 처리 기술로 분해 및 분석하여 주요 구성 요소를 도출.
2. 기존 특허 및 서비스 검색
   • KIPRISPlus Open API 및 SERPER API를 사용하여 관련 특허 및 유사 서비스 정보를 검색하고 차별점 및 중복 가능성을 분석.
3. 산업 동향 및 사업성 평가
   • DB의 시장 데이터 및 산업 현황을 분석하여 아이디어의 상업적 성공 가능성을 예측.
4. 차별화 전략 등 카운셀링
   • 기술적 조언, 시장 진입 전략, 차별화 방안 등 사용자 맞춤형 창업 전략을 제시.

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사용 기술 및 데이터

• OpenAI API
  • LLM 답변 생성 및 아이디어 분석.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search)
  • 문서의 임베딩 벡터를 저장하고 유사도 검색을 수행하는 벡터 데이터베이스
  • 내장된 지식베이스에서 비즈니스 아이디어, 산업 동향, 시장 분석 정보 검색

외부 API 연동

• SERPER API
  • 실시간 시장 동향, 최신 뉴스, 경쟁사 정보, 현재 트렌드 등 최신 정보 검색
• KIPRISPlus Open API
  • 특허, 실용신안, 디자인, 상표 등의 지식재산 데이터 연동
  • 기존 기술 조사 및 특허 침해 가능성 확인

사용자 인터페이스

• Streamlit
  • 직관적이고 반응형 웹 인터페이스 제공
  • 실시간 AI 분석 결과 시각화

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프로젝트 구조

HowUp2/
├── backend/                 # 백엔드 핵심 로직
│   ├── agent.py           # AI 에이전트 구현
│   ├── llm_model.py       # LLM 모델 관리
│   ├── react_prompt.py    # ReAct 프롬프트 템플릿
│   └── tools.py           # 도구 및 유틸리티
├── frontend/               # 프론트엔드 애플리케이션
│   ├── app.py             # Streamlit 메인 앱
│   ├── models/            # 데이터 모델
│   └── ui/                # 사용자 인터페이스 컴포넌트
├── processing/             # 데이터 처리 및 분석
│   ├── embeddings/        # 문서 임베딩 생성
│   ├── faiss_storage/     # FAISS 벡터 데이터베이스
│   ├── ragas_pipeline/    # RAG 시스템 성능 평가 파이프라인
│   └── run_all_RAG.py     # 전체 RAG 파이프라인 실행 스크립트
├── utils/                  # 유틸리티 함수
│   ├── cache_manager.py   # 캐시 관리
│   ├── fetch_patent_info.py # 특허 정보 조회
│   ├── google_serper.py   # SERPER API 연동
│   └── retriever_faiss.py # FAISS 검색기
├── db/                     # 데이터베이스 파일
├── pdfs/                   # PDF 문서 저장소
├── response_cache/         # 응답 캐시
└── vector_construction.ipynb # 벡터 구축

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환경 설정

필요한 API 키

1. OpenAI API Key: OpenAI Platform에서 발급
2. SERPER API Key: Serper.dev에서 발급
3. KIPRISPlus API Key: KIPRIS에서 발급

시스템 요구사항

• Python 3.11.10
• 8GB RAM 이상
• 인터넷 연결

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설치 및 실행

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/anpang1999/HowUp2.git
cd HowUp2

2. 가상환경 생성 및 활성화

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 환경 변수 설정

.env 파일을 생성하고 필요한 API 키를 설정하세요:

# 필수 API 키
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
KIPRIS_REST_KEY=your_kipris_api_key
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key

# 선택사항 (LangChain 추적용)
LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_ENDPOINT=your_langchain_endpoint
LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
LANGCHAIN_PROJECT=your_project_name

5. 애플리케이션 실행

streamlit run frontend/app.py

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사용 방법

1. 웹 인터페이스 접속

브라우저에서 http://localhost:8501로 접속

2. 질문 입력 및 AI 분석

• 창업 아이디어 분석: 소프트웨어 아이디어에 대한 구체적인 질문 입력
• 특허 검색: 유사 특허 존재 여부 및 특허 번호 확인
• 경쟁사 분석: 기존 서비스 운영 현황 및 시장 상황 파악
• 시장 전망: 타겟 시장 및 사업 전망에 대한 인사이트 요청
• 차별화 전략: 경쟁 앱과의 차별화 방안 구조화된 분석 요청

3. AI의 지능형 도구 활용

HowUp은 사용자 질문에 따라 자동으로 적절한 도구를 선택하여 답변합니다:

• 내장 지식베이스 검색: FAISS를 통한 비즈니스 통찰 및 창업 전략 정보
• 실시간 인터넷 검색: SERPER API를 통한 최신 시장 동향 및 경쟁사 정보
• 특허 정보 검색: KIPRISPlus API를 통한 기존 기술 조사 및 특허 분석

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문의 및 지원

• 이슈 리포트: GitHub Issues
• 이메일: nbhdqxt@gmail.com
• 프로젝트 홈페이지: HowUp2