RAPL — Korea MFDS Regulatory Intelligence

RAPL turns a large, hard-to-reproduce corpus of Korea MFDS/NIFDS regulatory guidance into fast, provenanced retrieval — the kind an AI agent needs to ground a regulatory answer in the actual source rather than a guess. On top of that it adds a regulatory-timeline planner. RAPL was carved out of the CSB twin as an independent sibling: it retrieves and structures, the connected agent does the reasoning, and it never emits a clinical decision.

RAPL은 재현하기 어려운 대규모 한국 MFDS/NIFDS 규제 가이드 코퍼스를 빠르고 출처가 명확한 검색으로 바꿉니다. AI 에이전트가 추측이 아니라 실제 근거에 규제 답변을 정박시키는 데 필요한 검색입니다. 그 위에 규제 타임라인 기반 프로젝트 관리를 더합니다. RAPL은 CSB 트윈에서 독립 형제 프로젝트로 분리되었습니다. 검색과 구조화는 RAPL이, 추론은 연결된 에이전트가 담당하며, 임상 의사결정은 생성하지 않습니다.

            simpl-agent                (the brain — reasons, orchestrates)
             /        \
   grounds in          simulates with
        v                    v
      RAPL                  CSB          (providers — retrieve / simulate)
 (MFDS regulatory      (disease + nutrition
  retrieval)            digital twin)

Boundary / 경계: retrieves, never generates · no clinical output (검색만, 생성·임상판단 없음) · Status / 상태: Prototype (프로토타입) · Note / 참고: proprietary — description only (비공개, 소개만)

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