diff --git a/reference/AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크.md b/reference/AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크.md
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index 0000000..39bec8e
--- /dev/null
+++ b/reference/AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크.md	
@@ -0,0 +1,360 @@
+# AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크
+
+## 📋 개요
+
+본 프레임워크는 {Application} 구현방안을 간소하고 실용적으로 작성하기 위한 표준 템플릿입니다.
+
+**적용 변수**:
+
+- `{Application}`: 개발할 애플리케이션명  
+- `{Database}`: 사용할 데이터베이스 유형  
+- `{External System}`: AI API외에 연동할 외부 시스템/API  
+- `{AI API}`: AI API 명 
+
+---
+
+## 🏗️ 시스템 아키텍처 개요
+
+### 전체 구성도
+
+\[사용자\] → \[Frontend\] → \[Backend API\] → \[{External System} API\]
+
+                              ↓                    ↓
+
+                        \[{Database}\]         \[외부 데이터\]
+
+                              ↓                    ↓
+
+                    \[Python AI Service\] → \[Vector DB\]
+
+                              ↓
+
+                         \[AI API\]
+
+### 핵심 기술 스택
+
+- **Frontend**: React 18 \+ TypeScript \+ UI Framework  
+- **Backend**: Spring Boot 3.x / Node.js \+ REST API  
+- **Database**: {Database} (PostgreSQL/MongoDB/MySQL)  
+- **AI Service**: Python \+ FastAPI \+ LangChain  
+- **External API**: {External System} API  
+- **AI API:** {AI API}  
+- **Infrastructure**: Cloud Platform \+ Container \+ CI/CD
+
+---
+
+## 🔬 Vector DB 구축 및 RAG 파이프라인 설계
+
+### Vector Database 선택
+
+**추천 옵션**:
+
+- **Chroma**: 오픈소스, 빠른 프로토타이핑  
+- **Pinecone**: 관리형, 대규모 확장  
+- **Weaviate**: 하이브리드 검색 지원
+
+### Vector 스토어 구성
+
+\# 데이터 임베딩 스키마 예시
+
+{
+
+    "id": "unique\_id",
+
+    "content": "원본 텍스트 또는 데이터",
+
+    "embedding": \[0.1, 0.2, ...\], \# 768차원 벡터
+
+    "metadata": {
+
+        "category": "분류",
+
+        "source": "{External System}",
+
+        "timestamp": "2024-03-15",
+
+        \# 도메인별 추가 메타데이터
+
+    }
+
+}
+
+### RAG 파이프라인 구조
+
+\# 의사코드
+
+def rag\_pipeline(user\_query):
+
+    \# 1\. 쿼리 임베딩
+
+    query\_embedding \= embedding\_model.encode(user\_query)
+
+    
+
+    \# 2\. 유사도 검색
+
+    relevant\_docs \= vector\_db.similarity\_search(
+
+        query\_embedding,
+
+        k=10,
+
+        filters=metadata\_filters
+
+    )
+
+    
+
+    \# 3\. 컨텍스트 구성
+
+    context \= format\_context(relevant\_docs)
+
+    
+
+    \# 4\. LLM 생성
+
+    response \= llm.generate(
+
+        prompt=prompt\_template,
+
+        context=context
+
+    )
+
+    
+
+    return response
+
+---
+
+## 🔌 {External System} API 연동 파이프라인
+
+### API 연동 구조
+
+\# 의사코드
+
+class ExternalAPIClient:
+
+    def \_\_init\_\_(self):
+
+        self.api\_key \= config.EXTERNAL\_API\_KEY
+
+        self.base\_url \= config.EXTERNAL\_API\_URL
+
+    
+
+    async def fetch\_data(self, params):
+
+        \# 1\. API 호출
+
+        response \= await http\_client.get(
+
+            url=f"{self.base\_url}/endpoint",
+
+            headers={"Authorization": f"Bearer {self.api\_key}"},
+
+            params=params
+
+        )
+
+        
+
+        \# 2\. 데이터 정규화
+
+        normalized\_data \= self.normalize(response.data)
+
+        
+
+        \# 3\. 벡터화 (필요시)
+
+        if requires\_embedding:
+
+            embedding \= embedding\_model.encode(normalized\_data)
+
+            await vector\_db.store(embedding, metadata)
+
+        
+
+        return normalized\_data
+
+### 데이터 동기화 전략
+
+- **실시간 동기화**: Webhook, WebSocket  
+- **배치 동기화**: Cron Job, Scheduled Task  
+- **캐싱 전략**: Redis, In-Memory Cache
+
+---
+
+## 💾 {Database} 데이터베이스 구축
+
+### 데이터베이스 설계 원칙
+
+\-- 핵심 테이블 구조 예시
+
+\-- 1\. 사용자 테이블
+
+CREATE TABLE users (
+
+    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+
+    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
+
+    \-- 도메인별 필수 필드
+
+    created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP
+
+);
+
+\-- 2\. 외부 시스템 연동 테이블
+
+CREATE TABLE external\_system\_data (
+
+    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+
+    user\_id BIGINT REFERENCES users(id),
+
+    external\_id VARCHAR(100),
+
+    sync\_status VARCHAR(20),
+
+    raw\_data JSONB,
+
+    processed\_data JSONB,
+
+    synced\_at TIMESTAMP
+
+);
+
+\-- 3\. AI 처리 결과 테이블
+
+CREATE TABLE ai\_results (
+
+    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+
+    user\_id BIGINT REFERENCES users(id),
+
+    input\_data JSONB,
+
+    result\_data JSONB,
+
+    vector\_id VARCHAR(100),
+
+    created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP
+
+);
+
+\-- 인덱스 생성
+
+CREATE INDEX idx\_sync\_status ON external\_system\_data(sync\_status);
+
+CREATE INDEX idx\_user\_created ON users(created\_at DESC);
+
+### 데이터 초기화 전략
+
+- **시드 데이터**: 개발/테스트용 기본 데이터  
+- **마이그레이션**: Flyway, Liquibase 활용  
+- **백업 정책**: 일일 백업, 3-2-1 규칙
+
+---
+
+## 🐍 Python AI 서비스 개발
+
+### FastAPI 기반 서비스 구조
+
+\# main.py 의사코드
+
+from fastapi import FastAPI
+
+from langchain import LLMChain
+
+app \= FastAPI()
+
+\# AI 서비스 엔드포인트
+
+@app.post("/ai/generate")
+
+async def generate\_response(request: AIRequest):
+
+    \# 1\. 컨텍스트 조회
+
+    context \= await get\_relevant\_context(request.query)
+
+    
+
+    \# 2\. 프롬프트 구성
+
+    prompt \= build\_prompt(
+
+        template=PROMPT\_TEMPLATE,
+
+        context=context,
+
+        user\_data=request.user\_data
+
+    )
+
+    
+
+    \# 3\. LLM 호출
+
+    response \= await llm\_chain.arun(prompt)
+
+    
+
+    \# 4\. 후처리
+
+    processed\_response \= post\_process(response)
+
+    
+
+    return {"result": processed\_response}
+
+### {AI API} 프롬프트 템플릿
+
+PROMPT\_TEMPLATE \= """
+
+당신은 {Application}의 AI 어시스턴트입니다.
+
+\#\# 사용자 정보
+
+{user\_context}
+
+\#\# 관련 데이터
+
+{relevant\_data}
+
+\#\# 요청사항
+
+{user\_query}
+
+위 정보를 바탕으로 다음 형식으로 응답하세요:
+
+1\. 핵심 답변
+
+2\. 구체적 실행 방안
+
+3\. 추가 권장사항
+
+"""
+
+## 컨테이너화 Dockerfile
+
+FROM python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+COPY requirements.txt .
+
+RUN pip install \-r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+EXPOSE 8000
+
+CMD \["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"\]
+
+## 프롬프팅 예시
+
+| o: AI 연동 Application 구현 방안을 작성해 주세요.\[요구사항\]\- Application 목적: 건강검진 결과와 직업군 정보를 기준으로 건강 개선을 위해 AI로 부터 최대 5개의 추천 미션을 받음 \- 실시간 API 호출을 줄이고 Vector 검색으로 통일하여 응답 속도 개선되도록 Vector DB 구성\- 환경변수  \- Application: suggest\_mission  \- Database: PostGreSQL  \- External System: 건강관리공단  \- AI API: Claude API\[참고자료\]AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크\[결과형식\]아티팩트  |
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