RFP Insight — 제안 RFP 분석기

RFP(제안요청서)를 올리면 OpenAI 모델이 제안 준비에 필요한 분석을 수행하고 엑셀로 정리합니다.

분석 항목 (엑셀 시트)

시트	내용
요약	사업개요(사업명·발주기관·기간·예산·평가방식·범위), 요구사항 분류별 건수
목적·목표·기대효과	구분 / 내용 / RFP 근거
요구사항 분석	ID, 조달청 표준 분류(SFR·PER·SER…), 요약, 중요도·난이도, 대응방안, 리스크·확인사항
AS-IS 현황	영역 / 현황 / 문제점
갭분석	AS-IS → TO-BE, Gap, 해소방안, 관련 요구사항
벤치마킹	RFP 언급 사례 / 참고사례(검증필요) 구분
추진전략	전략명, 핵심내용, 연계 요구사항·평가항목, 차별화 포인트
평가항목	기술평가 항목·배점·대응 포인트
질의사항	제안설명회·질의응답용 발주처 확인 사항

입력 형식

PDF(텍스트 PDF), HWPX, DOCX, TXT, 텍스트 붙여넣기. 여러 파일(본문+과업지시서 등)을 함께 올릴 수 있습니다.

• HWP(구버전)는 한글에서 PDF 또는 HWPX로 저장 후 업로드
• 스캔 이미지 PDF는 OCR 후 업로드

텍스트 추출은 브라우저에서 수행하고, 추출된 텍스트만 서버를 거쳐 OpenAI API로 전송합니다. 앱은 데이터를 저장하지 않습니다.

배포 (Vercel)

1. Vercel에서 이 저장소를 Import
2. Environment Variables에 OPENAI_API_KEY 등록 (선택: OPENAI_MODEL, 기본 gpt-6.1-sol)
3. Deploy

분석 API는 최대 300초 실행(maxDuration = 300)으로 설정되어 있습니다. 요구사항이 매우 많은 RFP는 출력 한도에 걸릴 수 있으니 파일을 나눠 분석하세요.

로컬 실행

npm install
cp .env.example .env.local   # API 키 입력
npm run dev

구조

app/page.tsx              UI (업로드·진행상태·결과 표·엑셀 다운로드)
app/api/analyze/route.ts  OpenAI 호출 (종합분석 / 요구사항 병렬, function calling 구조화 출력, NDJSON 스트리밍)
app/api/excel/route.ts    exceljs로 서식 적용된 xlsx 생성
lib/prompt.ts             시스템 프롬프트·출력 스키마
lib/extract.ts            PDF(unpdf)·DOCX(mammoth)·HWPX(jszip) 텍스트 추출
lib/columns.ts            시트/표 컬럼 정의

실업무 적용 시

고객사 RFP·내부 자료는 외부 API 전송이 제한될 수 있습니다. app/api/analyze/route.ts의 호출부를 사내 폐쇄형 LLM 엔드포인트(Azure OpenAI 전용 인스턴스 또는 OpenAI 호환 API를 제공하는 사내 모델)로 교체하면 — OPENAI_BASE_URL 환경변수만 바꿔도 되는 경우가 많습니다 — 동일한 UI·엑셀 출력을 그대로 쓸 수 있습니다.