DeepDoc: 사용자의 로컬 문서들을 기반으로 한 Deep Research Agent

9bow · 9월 3, 2025, 9:30오전

DeepDoc 소개

DeepDoc은 인터넷 검색 대신 사용자의 로컬 문서 자료를 기반으로 연구 보고서를 생성하는 도구입니다. 단순히 문서를 검색하는 수준을 넘어, 연구 스타일의 워크플로우를 적용하여 문서 속 정보를 추출·분석하고, 이를 체계적으로 정리한 마크다운 보고서를 만들어 줍니다. 덕분에 방대한 PDF, DOCX, TXT 같은 파일들을 일일이 열어보며 정리할 필요 없이, AI가 자동으로 문서를 탐색하고 통찰을 제공합니다.

최근 AI 기반 문서 분석 도구는 많이 등장했지만, 대부분은 온라인 데이터를 중심으로 작동하는 경우가 많습니다. 반면 DeepDoc은 오프라인에서 저장된 로컬 자원을 직접 활용하기 때문에, 기업 내부 자료나 연구용 데이터처럼 외부에 공개할 수 없는 파일을 다루는 데 특히 유용합니다. 보안과 프라이버시를 지키면서도 효율적인 정보 탐색이 가능하다는 점에서 연구자, 개발자, 기업 실무자들에게 실질적인 가치를 제공합니다.

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또한 DeepDoc은 단순 검색 도구가 아니라, 보고서 형태로 결과를 생성하는 기능까지 포함되어 있어 문서 기반 연구와 보고 작업을 하나의 워크플로우 안에서 처리할 수 있습니다. 이는 단순히 “검색 → 읽기” 수준의 자동화가 아니라, “연구 → 정리 → 보고서 생성”이라는 보다 고차원적인 지식 생산 프로세스를 자동화한다는 점에서 의미가 큽니다.

기존 RAG 기반 문서 도구와 비교

DeepDoc은 벡터 데이터베이스를 활용하여 의미 기반 검색을 수행하는 점에서 전형적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크와 유사합니다. 하지만 단순한 검색-응답이 아니라, 연구 에이전트, 검색 에이전트, 리플렉션(결과 검토) 에이전트를 단계별로 적용하여 보다 심층적인 분석 과정을 거칩니다. 이는 ChatGPT 플러그인이나 일반적인 문서 검색 챗봇과 달리, 단편적인 답변이 아닌 체계적인 보고서 형태를 산출한다는 차별점이 있습니다.

또한, DeepDoc은 로컬 데이터 처리에 특화되어 있으며, Qdrant 벡터 데이터베이스를 Docker 기반으로 손쉽게 실행할 수 있도록 구성되어 있습니다. 반면 LangChain, LlamaIndex 같은 도구는 클라우드 환경에서 대규모 데이터와 연결해 활용하는 경우가 많습니다. 즉, DeepDoc은 “개인/조직의 내부 문서 기반 연구 자동화”라는 보다 좁고 구체적인 목적에 맞춘 솔루션이라고 볼 수 있습니다.

DeepDoc의 주요 특징

문서 업로드와 데이터 전처리: DeepDoc은 PDF, DOCX, JPG, TXT 등 다양한 형식의 로컬 문서를 지원합니다. 업로드된 문서는 페이지 단위로 분할되며, 이 조각들이 벡터 데이터베이스(Qdrant)에 저장됩니다. 이를 통해 의미 기반 검색이 가능해지고, 사용자의 질의에 맞춰 가장 관련성 높은 내용을 찾을 수 있습니다.
보고서 생성 과정: 사용자가 쿼리나 연구 주제를 입력하면, DeepDoc은 우선 전체적인 보고서 구조(목차)를 생성합니다. 이후 각 섹션별로 연구 에이전트가 작동하여 관련 정보를 생성하고, 검색 에이전트가 문서 조각을 탐색합니다. 그 결과는 리플렉션 에이전트를 거쳐 검증·정제되며, 최종적으로 섹션 단위의 글이 작성됩니다. 이렇게 완성된 내용이 모여 하나의 마크다운 보고서로 출력됩니다.
사용자 설정: configuration.py 파일을 수정하여 모델 제공자(OpenAI, Mistral 등), 모델 이름, temperature, 검색 깊이, reflection 횟수 등을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 성격에 따라 보고서 생성의 정확도와 다양성을 조율할 수 있습니다.

라이선스

DeepDoc 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 활용에도 제약이 없습니다.

DeepDoc 프로젝트 GitHub 저장소

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