No-Code Momen과 LLM으로 법률 문서를 위한 AI 기반 타임라인 생성기 구축하기

핵심 기술: No-code 플랫폼 Momen을 활용하여 ChatGPT-4o와 Gemini 2.5와 같은 LLM을 통합, 법률 문서에서 이벤트를 추출하고 증인 진술 간의 충돌을 감지하여 대화형 타임라인을 생성하는 전체 아키텍처를 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 목표: 법률팀의 시간 소모적인 작업(증인 진술, 증언록 파싱 등)을 자동화하여 사실 기반 타임라인 재구축.
* 주요 기능:
* 텍스트 입력 (진술서, 증언록 등) 또는 붙여넣기
* AI 기반 이벤트 및 타임스탬프 추출
* AI 기반 증언 간 충돌 감지 및 강조 표시
* 출처 인용이 포함된 대화형 타임라인 뷰
* 사건 이력을 위한 구조화된 데이터베이스
* 사용 기술:
* Momen: 백엔드 로직, UI, 데이터베이스, AI 에이전트 구축을 위한 no-code 플랫폼
* ChatGPT-4o: timeline_extractor 에이전트로 사용, 개별 진술서 파싱, 이벤트 및 타임스탬프 추출
* Gemini 2.5: conflict_detector 에이전트로 사용, 진술서 비교 및 충돌 감지
* 데이터베이스 구조:
* 6개의 상호 연관된 테이블: Statement, Timeline_event, Conflict, Event_evidence, Event_in_conflict, Analysis
* 작동 방식:
1. 타임라인 생성: Analysis 레코드 생성 → 입력 진술 저장 → insert_events 호출 → timeline_extractor (ChatGPT-4o) 호출 → 구조화된 이벤트 Timeline_event 테이블에 저장.
2. 충돌 감지: “Detect Conflicts” 클릭 → conflict_detector (Gemini 2.5) 호출 → 결과 Conflict 및 Event_in_conflict 테이블에 저장.
* UI 구성:
* 증인 진술을 위한 텍스트 입력 필드
* 타임라인 생성을 트리거하는 버튼
* Timeline_event 테이블을 구독하는 대화형 타임라인 목록 뷰
* 충돌 세부 정보를 표시하는 사이드바
* 비용 및 성능:
* 총 비용: 약 $99 (LLM 에이전트 및 인프라 포함)
* 성능: 해커톤 시간 제약 속에서도 다중 페이지 법률 텍스트 파싱 및 30초 이내 타임라인 생성, 완전한 추적성을 갖춘 충돌 플래깅.

개발 임팩트: no-code 플랫폼과 최신 LLM을 결합하여 복잡한 법률 문서 처리 작업을 자동화하고, 개발 시간을 단축하며, 법률 전문가의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 향후 멀티모달 기능(영상 분석 등) 통합 가능성도 제시합니다.

커뮤니티 반응: 글은 상세한 아키텍처와 구현 방법을 공개하여 사용자가 이를 역설계(reverse engineer)할 수 있도록 장려하며, 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나 공개된 링크를 통해 상세 구현을 탐색할 수 있음을 강조합니다.