WorkInsight - 경영 인사이트 Copilot MVP

퇴근보고, 1:1 상담, 프로젝트 진행 데이터를 기반으로 대표와 팀장이 조직 상태를 파악하고, 매일 실행 우선순위를 받고, 궁금한 것을 직접 질문할 수 있는 경영지원 에이전트입니다.

개념도

프로젝트 구조

work-insight/
├── backend/                 # FastAPI 백엔드
│   ├── app/
│   │   ├── models/         # SQLAlchemy ORM 모델
│   │   ├── schemas/        # Pydantic 스키마
│   │   ├── api/            # API 라우터
│   │   │   ├── reports.py          # 퇴근보고 API
│   │   │   ├── oneone.py           # 1:1 상담 API
│   │   │   ├── dashboard.py        # 대시보드 API
│   │   │   ├── copilot.py          # Copilot 질의 API
│   │   │   └── email_storage.py    # SharePoint 저장 / Graph 웹훅 API
│   │   ├── services/       # 비즈니스 로직
│   │   │   ├── microsoft_graph.py          # Graph API 토큰 및 HTTP 클라이언트
│   │   │   ├── sharepoint_email_storage.py # SharePoint 리스트 저장 서비스
│   │   │   ├── graph_email_ingestion.py    # Graph 구독 생성 및 웹훅 처리
│   │   │   └── email_service.py            # 이메일 유틸리티
│   │   ├── analysis/       # AI/분석 엔진
│   │   │   ├── analyzer.py   # ReportAnalyzer, RiskSignalDetector, BriefingGenerator
│   │   │   └── copilot.py    # CopilotEngine (오케스트레이터 연동 포함)
│   │   ├── utils/          # 공통 유틸리티
│   │   └── main.py         # FastAPI 앱 진입점
│   └── config.py           # 설정 파일
├── frontend/               # 정적 웹 UI (HTML + Vanilla JS)
├── docs/                   # 문서
├── requirements.txt        # Python 패키지 의존성
└── README.md

주요 모듈

1. 퇴근보고 (Daily Report)

• 팀원이 매일 작성하는 퇴근보고 관리
• 자동 분류 및 분석 (프로젝트 태깅, 이슈 추출, 감정 분석)

2. 1:1 상담 (One-on-One)

• 팀장-팀원 상담 기록 관리
• 액션아이템 추적
• 민감정보 접근 제어

3. 대시보드 (Dashboard)

• 팀장용: 팀원별 업무 현황, 미완료 누적, 반복 이슈
• 대표용: 전사 프로젝트 진행, 지연 위험, 조직 피로도

4. RAG 기반 Copilot

• 자연어 질의 처리
• Azure AI Orchestration Agent 연동 (로컬 fallback 포함)
• 근거 포함 답변 생성

5. 아침 브리핑

• 자동 생성 및 이메일 발송
• 대상별 맞춤 콘텐츠

6. 리스크 신호 탐지

• 이탈 리스크, 번아웃, 갈등 신호 감지
• 조기 경고 및 추천 액션

7. 이메일 수신 → SharePoint 저장

• Microsoft Graph 구독(webhook)으로 수신 이메일 자동 캡처
• SharePoint RawWorkReports 리스트에 이메일 내용 저장
• 저장 필드: Title, Sender, ReportContent, ReceivedTime, AISummary

설치 및 실행

1. 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

2. 환경 변수 설정

루트에 .env (또는 .env.sharepoint) 파일 생성 후 아래 환경 변수 설정 섹션 참고.

3. 서버 실행

cd backend
copy ..\<env파일> .env
python -m uvicorn app.main:app --port 8000

API 문서: http://localhost:8000/docs

4. 프론트엔드 실행

cd frontend
python -m http.server 3000

프론트엔드는 현재 목업 데이터로 동작합니다. 백엔드 실제 연동을 위해서는 frontend/js/api.js의 fetch 경로를 활성화하세요.

핵심 API 엔드포인트

퇴근보고

• POST /api/reports/ - 퇴근보고 작성
• GET /api/reports/my/ - 내 보고 목록
• GET /api/reports/{report_id} - 보고 조회
• GET /api/reports/stats/risk - 리스크 통계

1:1 상담

• POST /api/oneone/ - 상담 기록
• GET /api/oneone/{record_id} - 상담 조회
• POST /api/oneone/{oneone_id}/action-items - 액션 아이템 생성
• PATCH /api/oneone/action-items/{item_id}/complete - 액션 완료 처리

대시보드

• GET /api/dashboard/overview - 전사 개요
• GET /api/dashboard/team/{team_id} - 팀 대시보드
• GET /api/dashboard/org/ - 전사 대시보드

Copilot

• POST /api/copilot/query - 자연어 질의 (Azure AI Orchestrator 우선 호출)
• GET /api/copilot/suggestions - 추천 질문
• GET /api/copilot/history - 질의 히스토리
• POST /api/copilot/feedback - 답변 피드백

이메일 수신 및 SharePoint 저장

• GET /api/email-storage/sharepoint/status - SharePoint 연결 상태 확인
• POST /api/email-storage/sharepoint/store - 이메일 수동 저장
• POST /api/email-storage/graph/subscriptions - Graph 메일 구독 생성
• POST /api/email-storage/graph/webhook - Graph 웹훅 수신 처리

RAG Checkpoint 사용

RAG 처리 과정에서 검색/분석 단계를 재현하기 위해 checkpoint를 사용합니다.

목적

• 질의별 검색 결과를 동일 조건으로 재실행
• 분석 결과 회귀(regression) 확인
• 운영 이슈 발생 시 특정 시점 상태 복원

저장 내용

• 질의 원문과 의도 분류 결과
• 검색된 문서 ID 목록과 점수
• 근거(evidence) 요약 결과
• 후속 질문 생성 결과

운영 방식

• 질의 처리 완료 시 checkpoint를 생성
• 동일 질의 재실행 시 checkpoint와 현재 결과를 비교
• 차이가 큰 경우 로그에 경고를 남겨 품질 저하를 추적

권장 사항

• 배포 단위(예: release tag)로 checkpoint 스냅샷 보관
• 민감정보가 포함된 원문/근거는 마스킹 후 저장
• 장애 분석용 checkpoint는 보관 기간 정책(예: 30일)을 적용

개발 로드맵

MVP Phase 1

• ✅ 기본 데이터 모델
• ✅ 퇴근보고 입력/조회
• ✅ 1:1 상담 관리
• ✅ 기본 대시보드
• ✅ RAG 기반 Copilot
• ✅ 리스크 신호 탐지
• ✅ Microsoft Graph 클라이언트 (토큰 + HTTP)
• ✅ SharePoint 이메일 저장 서비스
• ✅ Graph 웹훅 수신 및 메일 자동 저장
• ✅ Azure AI Orchestration Agent 연동 (fallback 포함)
• 🚀 아침 브리핑 발송

Phase 2

• 인증·권한 도입 (하드코딩된 user_id 제거)
• 메모리 저장소 → 실제 DB 전환
• Graph 웹훅 구독 자동 갱신
• 고급 분석 및 트렌드
• 멀티언어 지원

환경 변수 설정

backend/.env 파일 생성:

# Microsoft Graph / Azure AD
MICROSOFT_TENANT_ID=
MICROSOFT_CLIENT_ID=
MICROSOFT_CLIENT_SECRET=

# SharePoint
SHAREPOINT_SITE_ID=
SHAREPOINT_LIST_ID=

# Graph 웹훅
GRAPH_MAILBOX_USER_ID=
GRAPH_NOTIFICATION_URL=
GRAPH_SUBSCRIPTION_CLIENT_STATE=
GRAPH_SUBSCRIPTION_RESOURCE=
GRAPH_SUBSCRIPTION_EXPIRATION_MINUTES=4230

# Azure AI Orchestration Agent
ORCHESTRATION_USER_ENDPOINT=
ORCHESTRATION_API_KEY=
ORCHESTRATION_TIMEOUT_SECONDS=20

.env 파일은 .gitignore에 포함되어 있습니다. 시크릿 값은 절대 커밋하지 마세요.

페차쿠차 발표 요약 (20x20)

WorkInsight의 기획 방향과 구조를 20장 슬라이드로 정리한 내용입니다.

문제 정의 (슬라이드 1–3)

• 보고는 있지만 해석이 없다 — 조직에는 퇴근보고·회의·메신저 등 정보가 충분히 있지만, 대표·팀장이 원하는 것은 "지금 어디가 막히고 어디에 개입해야 하는가"다.
• 관리자는 늘 늦게 안다 — 피로도 누적, 협업 병목, 지연 신호는 텍스트에 먼저 나타나지만 구조화되지 않아 늦게 인지된다.
• 프로젝트 리스크 ↔ 사람 리스크는 연결돼 있다 — 일정 지연은 과부하·의사결정 지연·협업 갈등에서 비롯된다.

핵심 기능 5가지 (슬라이드 4–10)

기능	핵심 메시지
퇴근보고 구조화	완료/진행/미완료/지원 요청을 자동 분류해 내일의 판단 정보로 전환
1:1 상담 실행화	불만·성장 니즈·협업 문제를 구조화해 액션아이템으로 연결
오전 브리핑	전날 데이터를 대표·팀장·팀원별 맞춤 우선순위로 자동 생성
리스크 신호 탐지	퇴사 예측이 아닌 피로도·갈등·번아웃 조기 케어 신호 감지
RAG 기반 경영 질의	"이번 주 가장 위험한 프로젝트는?" 같은 질문에 근거 기반 답변

• 입력 부담 최소화 — 퇴근보고, 1:1, 메일, Teams, SharePoint 등 기존 데이터 흐름 재활용

아키텍처 (슬라이드 11–15)

• 인터페이스: Teams 질의 + 이메일 브리핑 + 대시보드 상세 조회
• Orchestrator Agent: 질문 의도 분류 → 권한 확인 → 전문 에이전트 조합 → 통합 답변
• 전문 에이전트 분리: Daily Report / One-on-One / Project Insight / Morning Brief / Risk Signal / Mail Agent
• Azure 기반: Entra ID, Azure OpenAI, Azure AI Search, App Service, Key Vault 조합으로 보안·권한·M365 연동 충족
• SharePoint·메일 연결: 권한 기반 검색 + 민감정보 통제 전제로 RAG 지식 소스 확장

차별점과 로드맵 (슬라이드 16–20)

• 해석 → 실행 연결: 리스크 감지 시 조치 제안, 브리핑에 우선순위 포함, 질의 답변에 근거 + 행동 제안 동시 제공
• MVP 우선순위: 퇴근보고 수집 → 대시보드 → 오전 브리핑 → 기본 리스크 → 질의응답 순으로 검증
• 성공 조건: 기술 스택보다 입력 UX·권한 설계·설명 가능한 답변·감사 가능성이 우선
• 장기 비전: 프로젝트 운영·조직 건강도·의사결정 지원까지 통합하는 회사 운영 OS

핵심 가치: 더 많은 데이터가 아니라 더 빠르고 정확한 경영 판단

UI/UX 설계