backend

2024년도 1학기 알파프로젝트 D:LINK 백엔드

• 개요 : 대규모 언어 모델을 활용한 사용자 맞춤 음료 추천 플랫폼

Tools

• FrameWork : Spring Boot
• Cloud
  • AWS EC2
  • AWS S3
  • Docker
• CI/CD
  • GitHub Actions
• DB
  • MySQL
• 버전 관리 / 이슈 관리
  • GitHub / github projects
• 협업 툴
  • Notion

서비스 소개

• Onboarding

• Landing

• 추천 Prompt 입력

• 추천 모델 Output

• 추천 음료 중 택 1

• 추천 History

• Community

• MyPage

모델 서버 API 연동 (음료 추천 기능)

1. 모델 서버에 사용자가 입력한 prompt와 사용자 위치 기반 주변 카페명 리스트를 API Server에 전송해주면, 해당 데이터들에 대해 API Server에서 데이터를 처리하여 각 카페 별로 판매하는 음료에 대해 1:1 매핑되는 감성 문서들을 prompt와 함께 Model Server에 전송합니다.
2. Model Server는 해당 데이터를 토대로 유사도 분석을 진행하여 prompt에 유사한 음료에 대하여 해당 음료 식별자(id) 와 유사도를 API 서버에 전송합니다.
3. API 서버에서 받은 음료 ID를 토대로 음료 정보들을 추출하여 사용자가 입력한 prompt에 대한 유사도와 함께 클라이언트에게 전송합니다.