YouTube Investment Video Credibility Analyzer

AI 기반 유튜브 투자 영상 신뢰성 분석 시스템입니다. 유튜브 영상의 스크립트를 분석하여 사기 패턴을 감지하고, 종목 정보를 DART/공식 데이터로 검증하며, 업로더 신분도 확인합니다. 크롬 확장프로그램과 로컬 백엔드(Flask)로 구성됩니다.

Tech Stack

• Backend: Python, Flask(CORS), Hugging Face Inference API(DeepSeek V3)
• Frontend: Chrome Extension (Manifest V3)
• APIs: DART API, Serper API, Hugging Face API
• Database: Firebase Realtime DB(신고 집계), JSON/NPY 캐시
• AI/ML: Sentence Transformers, scikit-learn

폴더 구조

LLM/                    # 백엔드 서버 및 AI 로직
  app.py                # Flask API 서버 (비동기/폴링 포함)
  main.py               # 통합 시스템 초기화(LLM, RAG, Web, Stock 등)
  llm_handler.py        # DeepSeek 호출, 업로더 신분 검증, 최종 분석 생성
  pdf_processor.py      # PDF RAG(청크/임베딩/검색, 캐시 지원)
  web_searcher.py       # Serper 기반 신뢰도 필터 웹검색
  stock_checker.py      # DART(부채비율), 투자주의/경고/위험, 예비심사 검증
  historical_checker.py # 업로드 시점/현재 시점 비교 분석
  recommend_video.py    # 키워드 기반 영상 추천
  script_cleaner.py     # 경량 스크립트 정제
  requirements.txt      # 파이썬 의존성

extension/              # 크롬 확장프로그램 (YouTube content script)
  manifest.json         # MV3, host 권한 및 CSP 포함
  content.js            # 유튜브 페이지에서 스크립트 추출/표시
  background.js         # Firebase 신고 집계 관리
  modules/              # UI, Firebase 핸들러
  styles/               # 오버레이 스타일
  images/               # 로딩 이미지

사전 준비

• 권장 Python: 3.10+ (Windows 10/11 확인)
• LLM/requirements.txt 설치 필요

의존성 설치 및 서버 실행

cd LLM
pip install -r requirements.txt
python app.py

데이터/RAG 준비(선택)

• PDF RAG: LLM/pdfs/ 폴더에 PDF를 넣으면 서버 기동 시 자동 로드됩니다(캐시: LLM/cache/).
• 종목 검증: LLM/data/ 경로에 다음 파일이 있을 경우 정확도가 높아집니다.
  • 제도권금융회사_전처리.csv
  • 유사투자자문업자_전처리.csv
  • 투자주의종목_3년.xls, 투자경고종목_3년.xls, 투자위험종목_3년.xls
• DART 기업코드(corpCode.xml)는 자동 다운로드/캐시됩니다.

1) Backend Server 실행

1. API 키 설정(3개) API 할당량 초과시 main.py 파일에서 다음 값들을 새로운 API 키로 설정해야 함 각 홈페이지 방문 시 무료 발급 가능

• HF_TOKEN (HuggingFace)
• serper_api_key (Serper)
• dart_api_key (DART)

2. 서버 실행 명령 프롬프트(터미널)에서 LLM폴더 경로 설정 후

python app.py 입력

2) Chrome Extension 테스트

1. 크롬 주소창에 chrome://extensions/ 이동
2. 우측 상단 "개발자 모드" 활성화
3. "압축해제된 확장 프로그램을 로드합니다" 클릭 후 extension/ 폴더 선택
4. YouTube 접속 후 투자 관련 영상에서 동작 확인

주의

• 확장 프로그램 로드 직후 첫 시도에서 UI가 보이지 않으면 새로고침하세요.

메모:

• 백엔드가 http://localhost:5000에서 실행 중이어야 합니다. manifest.json의 host_permissions/CSP에 해당 주소가 이미 포함되어 있습니다.
• 신고 집계는 Firebase Realtime DB(background.js)를 사용합니다(프로젝트 설정 포함).

구현상 체크리스트(놓친 부분 점검)

• 의존성 파일: LLM/requirements.txt 추가됨. 새 환경에서 바로 설치 가능
• 프레임워크 표기: 백엔드는 FastAPI가 아닌 Flask 사용. README/문서 표기 정정 완료
• API 키 관리: 실제 운영 시 LLM/main.py의 하드코딩 키 제거하고 .env 기반으로 수정 권장
• RAG 캐시: LLM/cache/에 청크/임베딩 캐시 저장. 배포 환경에서는 쓰기 권한 필요
• 데이터 파일: LLM/data/ 내 전처리 CSV/XLS 파일 존재 여부 확인 필요
• 포맷 유효성: 날짜는 YYYY-MM-DD 형식 필수(서버에서 검증)
• 엔드포인트 합의: 확장프로그램이 사용하는 엔드포인트(주로 /start_analysis → /status)가 실행 환경과 일치하는지 확인

트러블슈팅

• 분석이 지연/실패: HF/Serper/DART 키의 쿼터를 확인하고 교체(환경변수 업데이트) 후 재시도
• PDF RAG 미동작: LLM/pdfs/에 PDF가 있나 확인. 최초 처리 시 시간이 다소 걸릴 수 있음
• 종목 정보 미검출: DART 기업코드 캐시(LLM/cache/corpCode.xml) 갱신 후 재시도
• 확장 UI 미표시: 유튜브 페이지를 새로고침하거나 백엔드 서버 상태(/health) 확인