🧪 LangChain 기반 채용공고 요약 시스템 - MVP

사용자가 직접 입력한 채용공고 URL을 기반으로 LangChain-ollama를 활용해 핵심 정보를 자동으로 요약하고, 결과를 텍스트 형태로 저장하는 시스템입니다.

📌 주요 기능

• 자동 내용 추출: URL에서 채용공고 내용을 자동으로 스크래핑
• AI 기반 요약: LangChain + Ollama(llama3.2)를 활용한 구조화된 요약
• 결과 저장: Markdown 형식으로 로컬 파일 저장
• 에러 핸들링: URL 요청 실패 시 명확한 에러 메시지 제공

🎯 요약 포맷

## 회사명: [회사명]

### A. 회사소개 (비전, 연혁) & 직무 소개 (주요 업무)
### B. 자격요건 (필수조건) & 우대사항 (선택 요건)  
### C. 혜택 및 복지 & 기타사항

⚙️ 기술 스택

• LLM 프레임워크: LangChain + langchain-community
• LLM 모델: Ollama (llama3.2)
• 웹 스크래핑: requests + BeautifulSoup4
• 패키지 관리: uv

🚀 설치 및 실행

1. 사전 준비

본 프로젝트는 python이 설치되어 있어야합니다.
Recommend Python Version : 3.11.12

2. 프로젝트 설정

프로젝트 클론

git clone https://github.com/HelloPy-Korea/JD-Scanner.git && \
cd JD-Scanner

프로젝트 의존설치

make install

3. 실행

make run

💡 사용 방법

1. 프로그램 실행
2. 채용공고 URL 입력
3. AI 요약 처리 대기 (1-2분 소요)
4. 결과 확인 및 파일 저장 완료

예시

🧪 LangChain 기반 채용공고 요약 시스템 - MVP  
==================================================  
📌 채용공고 URL을 입력하세요: https://example.com/job-posting  
  
🔧 시스템 초기화 중...  
📄 채용공고 내용 추출 중...  
✅ 내용 추출 완료 (길이: 3542 글자)  
🤖 AI 요약 처리 중... (시간이 조금 걸릴 수 있습니다)  
  
==================================================  
📋 요약 결과:  
==================================================  
## 회사명: ABC 테크  
  
### A. 회사소개 (비전, 연혁) & 직무 소개 (주요 업무):  
- 2010년 설립된 핀테크 스타트업으로...  
  
💾 결과 저장 중...  
✅ 저장 완료: output/job_posting_20241122_143052.md  

📁 프로젝트 구조

job-posting-summarizer/
├── main.py              # 메인 실행 파일
├── pyproject.toml       # uv 프로젝트 설정
├── README.md           # 프로젝트 가이드
├── uv.lock             # uv 잠금 파일
├── src/                # 소스 코드 모듈
│   ├── __init__.py     # 패키지 초기화
│   ├── chain.py        # LangChain 체인 관리
│   ├── lang_prompt.py  # 프롬프트 설정 관리
│   └── lang_template.py # 프롬프트 템플릿 정의
└── output/             # 요약 결과 저장 폴더
    └── job_posting_*.md

🏗️ 모듈 구조

src/lang_template.py

• 프롬프트 템플릿 정의
• 기본 요약 템플릿 및 커스텀 템플릿 지원

src/lang_prompt.py

• 프롬프트 설정 관리
• 템플릿 유효성 검사 및 포맷팅

src/chain.py

• LangChain 체인 관리
• Ollama LLM 초기화 및 체인 실행

main.py

• 메인 실행 로직
• URL 스크래핑 및 파일 저장

JobSummaryChain 클래스 옵션

• model_name: 사용할 Ollama 모델명 (기본값: "llama3.2")
• temperature: LLM 창의성 설정 (기본값: 0.1, 범위: 0.0~1.0)

커스터마이징

프롬프트 템플릿을 수정하여 요약 형식을 변경할 수 있습니다:

# src/lang_template.py의 get_summary_template() 메서드 수정
# 또는 새로운 커스텀 템플릿 추가

from src.lang_template import JobSummaryTemplate
from src.chain import JobSummaryChain

# 커스텀 체인 생성 예시
template = JobSummaryTemplate.get_custom_template("원하는 포맷")
chain = JobSummaryChain()
custom_chain = chain.create_custom_chain(template)

⚠️ 주의사항

• Ollama 서버가 실행 중이어야 합니다
• 일부 웹사이트는 봇 차단으로 접근이 제한될 수 있습니다
• 큰 페이지의 경우 처리 시간이 오래 걸릴 수 있습니다
• 네트워크 연결이 필요합니다

🐛 문제 해결

Ollama 연결 오류

# Ollama 서비스 확인
ollama list

# Ollama 서버 재시작
ollama serve

모델 다운로드 오류

# 모델 재다운로드
ollama pull llama3.2

📈 향후 개발 계획

• Discord 전송 기능
• 현업 의견 수집 파이프라인 구축

📄 라이선스

MIT License