Embedding 기반 AI 도서 추천 서비스
기분, 상황, 감정에 맞춰 AI가 오늘 읽을 책을 직접 골라주는 서비스
“오늘 뭐 읽지?”는
카카오톡 메시지처럼 자연스럽게 입력한 문장 + 선택지 응답을 기반으로,
사용자와 의미적으로 가장 가까운 책을 추천해주는 서비스입니다.
사용자는 프롬프트를 대화하듯 입력하거나,
제공된 감정·상황 선택지를 조합해 책을 추천받을 수 있습니다.
추천 결과는 카카오톡으로 공유하거나 내 책장에 저장할 수 있습니다.
| 기능 구분 | 상세 내용 |
|---|---|
| 📖 AI 기반 책 추천 | 사용자 프롬프트 + 선택지 기반 추천 |
| 🔐 카카오 로그인 기반 개인화 | 추천 도서 저장 |
| 🧠 추천 이유 제공 | RAG 기반 추천 설명(이유 문장) 자동 생성 |
| ❤️ 소셜 기능 | 카카오 친구에게 결과 공유 |
| 도메인/서버 | 주요 역할 |
|---|---|
| Book-Collecting-Worker | 책 정보 수집(API 기반) |
| Book-Preprocessing-Worker | 책 정보를 저장하기 전 전처리 작업 |
| Book-Embedding-Worker | Gemini embedding 활용, 텍스트 → 벡터 변환 |
| Book-Service | 전처리된 책 데이터 저장 |
| Search-Service | 감정 분석·사용자 의도 파악·추천 설명 생성 |
| User-Service | 사용자 계정·개인화 정보 관리 |
| Gateway-Server | 인증 처리 및 서비스 라우팅 |
| PostgreSQL | 책·사용자·추천 관련 데이터 영속 저장소 |
| OpenSearch | 임베딩 백터 데이터 저장, 유사도 검색(k-NN) |
| Kafka | 서비스 간 이벤트 기반 비동기 메시징 |
| Redis | 인증 토큰 및 개인화 데이터 캐시 |
| Docker Compose | 서비스 환경 표준화 및 구성 관리 |
| 분야 | 기술 |
|---|---|
| Backend | Spring Boot, Java |
| Data & AI | Vertex AI Text Embedding, Vertex AI Gemini (LLM) |
| Infra | AWS, Kafka, Docker |
| Auth | 카카오 OAuth2 로그인 |
| API Docs | Swagger |
| DB | PostgreSQL, OpenSearch, Redis |
- VPC, Subnet, Security Group 분리 구성으로 운영 환경 네트워크 설계
- Public/Private Subnet 분리 기반 ALB–서비스 구조로 내부·외부 트래픽 분리
| 팀원명 | 포지션 | 담당 (개인별 기여) |
|---|---|---|
| 임희호 | 팀장 | Kafka 인프라 구성 및 운영 - MSA 구조에 맞는 Kafka 클러스터 아키텍처 설계 - 브로커 서버와 애플리케이션 서버 분리 구성으로 장애 전파 최소화 - NAT 기반 네트워크 구성으로 Kafka 브로커 비공개 운영 - Kafka UI 연동을 통한 토픽·파티션·컨슈머 그룹·Lag 모니터링 - PLAINTEXT → SASL(SCRAM) 인증 방식 전환 및 Spring Boot 연동 - 토픽별 retention 정책 설정 및 성능 튜닝 대용량 데이터 비동기 전처리 파이프라인 구축 - 대량 이벤트 안정적 수집·전달·소비 구조 설계 - 전처리 로직 설계(유효성 검증, 데이터 정제, 포맷 정규화) - 비즈니스 로직과 메시지 처리 로직 분리로 확장성·유지보수성 확보 |
| 김지원 | 팀원 | 검색 서비스 - LLM 기반 감정 분석 + OpenSearch k-NN 벡터 검색 결합 파이프라인 설계·구현 - 감정 점수와 벡터 유사도를 결합한 재랭킹 스코어 모델(α·β 가중치) 설계 게이트웨이 & 인증 서비스 - Rate Limiting, CORS 등 공통 보안·운영 정책 적용 - OAuth 로그인 이후 일회성 authCode 기반 로그인 구조 적용 - Redis + Lua Script 기반 Refresh Token Rotation으로 레이스 컨디션 방지 배포 스크립트 & 운영 인프라 - GitHub Actions + AWS SSM 기반 롤링 배포 자동화 - VPC·Subnet·Security Group 분리 기반 네트워크 설계 - Public/Private Subnet 분리 + ALB 구조로 트래픽 분리 |
| 박성준 | 팀원 | 데이터 수집 - 대용량 CSV(18개) 스트리밍 처리 후 raw 데이터 Kafka 발행 - 초기 데이터 동기 수집 + Kafka 비동기 발행 구조 설계 - Naver API 기반 매일 새벽 1시 정기 수집 - 숫자/알파벳/한글 초성 기반 전체 쿼리 패턴 생성 및 페이지네이션 수집 - HTTP 429 대응 선형 백오프 재시도 전략 적용 - 수집 단계와 Kafka 발행 단계 분리로 처리량 안정성 확보 모니터링 - Prometheus + Grafana 기반 서비스 메트릭 시각화 - CPU 사용률 임계치 기반 Slack 알림 설정 - Loki 중앙 로그 수집 및 Grafana 연동 - Alloy 기반 로그 수집 설정 중앙 관리 |
| 이서현 | 팀원 | 도서 서비스 - ISBN 기반 도서 중복 검사 및 신규/기존 도서 구분 처리 - 도서 필드별 업데이트 전략 수립으로 데이터 품질·일관성 확보 - 배치 처리 시 트랜잭션 경계 및 DB 부하 고려한 저장 전략 설계 도서 데이터 임베딩 - Spring Batch 기반 대규모 도서 데이터 처리 파이프라인 구축 - Execution Context 활용 Keyset Pagination Reader 구현 - Spring AI + Vertex AI Embedding 모델 연동 사용자 서비스 - ‘내 책장’ 도메인 및 비즈니스 로직 구현 - Redis 기반 추천 결과 공유 기능 구현 프론트엔드 - Antigravity 기반 UI 생성 및 편집 - Access Token 자동 Refresh API 클라이언트 구현 - GitHub Secrets 기반 GitHub Pages 자동 배포 |
- https://todaybook.life 접속
- 감정/상황 선택 또는 자유 입력
- AI 추천 결과 확인
- 결과 저장/공유
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