4개 학술 DB 통합 및 Multi-LLM 기반 논문 분석 플랫폼 구축

#1 DevLog Meta-research: I Got Tired of Tab Chaos While Reading Research Papers.

Arham_Q2026년 4월 25일4분intermediate

AI 요약

Context

분산된 학술 데이터 소스로 인한 탐색 비용 증가와 논문 간 관계 파악의 어려움 발생. 기존 툴의 유료화 및 AI 통합 부족으로 인해 Unified Workspace에 대한 기술적 요구 증가.

arXiv, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar API를 통합하여 단일 뷰로 제공하는 Unified Search 로직 설계
API별 상이한 응답 포맷과 Rate Limit 해결을 위한 데이터 Schema Normalization 과정 적용
응답 속도 최적화를 위한 Groq(Llama)와 긴 문맥 처리를 위한 Gemini를 조합한 Hybrid LLM 전략 채택
토큰 비용 절감 및 빠른 오버뷰 제공을 위한 Sumy 기반 Local Extractive Summarization 모듈 통합
서버 사이드 Flask 연산과 프론트엔드 JavaScript를 통한 동적 Citation Graph 시각화 구조 구현
Flask-Login 및 Werkzeug 기반의 사용자 인증 및 논문 컬렉션 관리 시스템 구축

실천 포인트

1. 서로 다른 API 스키마를 통합할 때 공통 정규화 레이어를 설계했는가

2. Task 성격(속도 vs 문맥 길이)에 따라 LLM 모델을 분리하여 운영하고 있는가

3. 외부 API 의존성을 줄이기 위한 Local NLP 폴백(Fallback) 전략이 존재하는가

4. 데이터 간 관계 시각화 시 대규모 데이터셋을 위한 Lazy Loading/Pagination 계획이 수립되었는가

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