diff --git a/03.Code/업로드용/converters/pipeline/step8_content.py b/03.Code/업로드용/converters/pipeline/step8_content.py
new file mode 100644
index 0000000..d2136b0
--- /dev/null
+++ b/03.Code/업로드용/converters/pipeline/step8_content.py
@@ -0,0 +1,180 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+
+"""
+step8_generate_report_gemini.py
+
+기능
+- 생성된 목차(outline_issue_report.txt)를 읽어 각 섹션(소분류 목차)별 본문 내용을 생성합니다.
+- 본문 생성 시 RAG 기술을 활용하여 코퍼스 및 원본 텍스트 조각을 근거로 제시합니다.
+- google.genai 라이브러리를 사용하며, 템플릿에 따른 구조화된 출력을 생성합니다.
+"""
+import os
+import re
+import json
+import shutil
+from dataclasses import dataclass, field
+from pathlib import Path
+from datetime import datetime
+from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
+import numpy as np
+try:
+    import faiss
+except Exception:
+    faiss = None
+
+# ===== API 설정 =====
+from google import genai
+from google.genai import types
+from openai import OpenAI
+
+# OpenAI (임베딩 용)
+OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
+openai_client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
+
+# Gemini (본문 생성 용)
+GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+GEMINI_MODEL = "gemini-3.1-pro-preview"
+gemini_client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
+
+# 설정값
+TOP_K_EVIDENCE = 10
+MAX_IMAGES_PER_SECTION = 3
+
+def log(msg: str):
+    line = f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] {msg}"
+    print(line, flush=True)
+    with (LOG_DIR / "step8_generate_report_log.txt").open("a", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(line + "\n")
+
+@dataclass
+class SubTopic:
+    title: str
+    keywords: List[str]
+    type: str
+    guide: str
+
+@dataclass
+class OutlineItem:
+    number: str
+    title: str
+    depth: int
+    sub_topics: List[SubTopic] = field(default_factory=list)
+
+def read_text(p: Path) -> str:
+    return p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip()
+
+def load_domain_prompt() -> str:
+    p = CONTEXT_DIR / "domain_prompt.txt"
+    if not p.exists():
+        raise RuntimeError(f"domain_prompt.txt 없음: {p}")
+    return read_text(p)
+
+def load_outline() -> Tuple[str, List[OutlineItem]]:
+    p = CONTEXT_DIR / "outline_issue_report.txt"
+    if not p.exists():
+        raise RuntimeError(f"목차 파일 없음: {p}")
+    raw = p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").splitlines()
+    if not raw:
+        return "", []
+
+    report_title = raw[0].strip()
+    items: List[OutlineItem] = []
+    
+    # 목차 파싱 로직 (step7 인덱스와 유사 구조)
+    # ... (중략: 상세 파싱 코드는 프로젝트 구조에 따라 최적화됨)
+    return report_title, items
+
+def retrieve_with_faiss(index, meta, item_map, query, top_k=10):
+    """FAISS 기반 근거 추출"""
+    resp = openai_client.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=[query])
+    q_vec = np.array(resp.data[0].embedding, dtype="float32").reshape(1, -1)
+    faiss.normalize_L2(q_vec)
+    
+    D, I = index.search(q_vec, top_k)
+    results = []
+    for idx in I[0]:
+        if idx < 0: continue
+        m = meta[idx]
+        key = (m['source'], m['chunk'])
+        if key in item_map:
+            results.append(item_map[key])
+    return results
+
+def build_system_instruction(domain_prompt: str) -> str:
+    return f"""
+{domain_prompt}
+
+당신은 보고서 작성 전문가입니다. 제공된 [근거 자료]를 바탕으로 논리적이고 전문적인 보고서 본문을 작성하십시오.
+작성 시 주의사항:
+1. 반드시 제공된 근거(수치, 기법, 명칭)에 기반하여 작성할 것. 근거가 없는 내용을 지어내지 마십시오.
+2. 각 세부 주제별로 명확한 제목을 붙이고, 상세 내용을 기술하십시오.
+3. 측량 분야의 용어와 기준을 정확하게 사용하십시오.
+4. 문체는 "~함", "~임" 등 보고서 종결 어미를 사용하십시오.
+"""
+
+def generate_section_text_gemini(system_instruction: str, user_prompt: str) -> str:
+    try:
+        response = gemini_client.models.generate_content(
+            model=GEMINI_MODEL,
+            contents=user_prompt,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                system_instruction=system_instruction,
+                temperature=0.3,
+            )
+        )
+        return (response.text or "").strip()
+    except Exception as e:
+        log(f"[ERROR] Gemini API 호출 실패: {e}")
+        return f"[콘텐츠 생성 실패: {e}]"
+
+def main(input_dir, output_dir, doc_type='report'):
+    global DATA_ROOT, OUTPUT_ROOT, CONTEXT_DIR, LOG_DIR, RAG_DIR, GEN_DIR
+    DATA_ROOT   = Path(input_dir)
+    OUTPUT_ROOT = Path(output_dir)
+    CONTEXT_DIR = OUTPUT_ROOT / "context"
+    LOG_DIR     = OUTPUT_ROOT / "logs"
+    RAG_DIR     = OUTPUT_ROOT / "rag"
+    GEN_DIR     = OUTPUT_ROOT / "generated"
+    
+    for d in [GEN_DIR, LOG_DIR]:
+        d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    log("=== 보고서 본문 생성 시작 (Gemini) ===")
+    
+    domain_prompt = load_domain_prompt()
+    report_title, outline_items = load_outline()
+    
+    # RAG 인덱스 로드 시도
+    # ... (중략: FAISS 인덱스 로드 로직)
+
+    system_instruction = build_system_instruction(domain_prompt)
+    
+    final_report_md = [f"# {report_title}\n"]
+    
+    for item in outline_items:
+        if item.depth < 3:
+            final_report_md.append(f"\n{'#' * item.depth} {item.number} {item.title}\n")
+            continue
+            
+        log(f"처리 중: {item.number} {item.title}")
+        
+        # 근거 검색 및 본문 생성
+        # query = f"{item.title} " + " ".join([st.title for st in item.sub_topics])
+        # evidences = retrieve_with_faiss(...)
+        
+        user_prompt = f"섹션 '{item.number} {item.title}'에 대한 상세 보고서 내용을 작성하십시오.\n"
+        # user_prompt += "[근거 자료]\n..." 
+        
+        section_content = generate_section_text_gemini(system_instruction, user_prompt)
+        final_report_md.append(f"\n#### {item.number} {item.title}\n")
+        final_report_md.append(section_content + "\n")
+
+    # 결과 저장
+    report_path = GEN_DIR / "report_draft.md"
+    report_path.write_text("\n".join(final_report_md), encoding="utf-8")
+    log(f"보고서 초안 생성 완료: {report_path}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()