• 배포 URL : https://www.otoo.kr/
• Test ID : otoo
• Test PW : 1234

아오, 답답해 누구한테 물어보지?! 누가 시원하게 대답해줘!
커뮤니티에 글을써서 물어보기는 과한거같고, 몰래 물어보고싶은데..
우리 AI기반 웹서비스 몇대몇은 여러 관계속에 오고가는 대화들을 명확하게 판결 해드립니다.
누가 맞았어! 대화속 시원한 판결 카카오톡, 챗봇 등 다양한 대화로 알아보는 판결

• 음성, 텍스트, 이미지 모든 형태의 대화 데이터 기반으로 상황 판단 후 판결을 내려주는 서비스
• 서운함을 달래줄 언제나 내편, 무조건 맞장구 쳐주는 캐릭터 챗봇과 더불어 나의 감정을 추스려주는 감정리포트

이 프로젝트는 다음과 같은 리포지토리로 구성되어 있습니다:

• Frontend (React)
• Backend (FastAPI)
• API Gateway (RestAPI)

권회은 @heweun	김현석 @hyunseok92	정상엽 @catapracts	배정현 @baejeonghyun23

• Front : React
• Back-end : RestAPI , FastAPI
• 버전 및 이슈관리 : Github, Github Issues, Github Project
• 협업 툴 : Slack, Notion, Github
• 서비스 배포 환경 : Netlify , AWS ECS
• 디자인/브래인스토밍 : Figma , Miro

• React
  • 컴포넌트화를 통해 추후 유지보수와 재사용성을 고려했습니다.
  • 유저 배너, 상단과 하단 배너 등 중복되어 사용되는 부분이 많아 컴포넌트화를 통해 리소스 절약이 가능했습니다.

• 속도와 성능
  • FastAPI는 Python의 최신 기능을 활용하여 높은 성능을 제공합니다. 특히 비동기 처리를 지원하여 요청을 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 LLM과 OCR 모델과 같은 고성능 연산이 필요한 작업에 적합하여 FastAPI를 사용했습니다.
• 확장성
  • FastAPI는 다양한 플러그인과 라이브러리를 쉽게 통합할 수 있어 확장성과 유지보수성이 뛰어납니다. 이를 통해 프로젝트의 요구사항 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.

• JPA ORM (Java Persistence API)

  • JPA를 사용하면 객체 지향 프로그래밍 언어로 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 SQL을 직접 작성할 필요 없이 데이터베이스와 상호 작용할 수 있게 해줍니다.
  • 데이터베이스 테이블과 자바 객체 간의 매핑을 자동으로 처리해주는 JPA를 통해 데이터베이스 연동 코드 작성이 간소화되고, 유지보수성이 향상됩니다.
  • JPA는 데이터베이스 특정 기능에 대한 추상화를 제공하여, 다양한 데이터베이스를 쉽게 교체할 수 있는 유연성을 제공합니다.
  • 또한, JPA는 1차 캐시와 2차 캐시를 제공하여 데이터베이스 접근 성능을 최적화할 수 있습니다.

• Spring Security

  • Spring Security는 인증과 권한 부여, 공격 방어 (예: CSRF, XSS, 세션 고정)와 같은 다양한 보안 기능을 제공하여 애플리케이션의 보안성을 높일 수 있었습니다.
  • 다양한 인증 방식을 지원하며, 이를 쉽게 구성할 수 있습니다. 예를 들어, OAuth2, JWT, REDIS, REFRESH TOKEN 같은 기본 인증 등을 손쉽게 조합하여 사용할 수 있었습니다.
  • Spring Security는 Spring 생태계와 자연스럽게 통합되며, Spring Boot와 함께 사용하기 매우 용이합니다. 이는 보안 관련 코드를 쉽게 추가하고 관리할 수 있었습니다.

• Git-flow 전략을 기반으로 main, develop 브랜치와 feature , HotFix 보조 브랜치를 운용했습니다.
• main, develop, Feat 브랜치로 나누어 개발을 하였습니다.
  • main 브랜치는 배포 단계에서만 사용하는 브랜치입니다.
  • develop 브랜치는 개발 단계에서 git-flow의 main 역할을 하는 브랜치입니다.
  • Feature 브랜치는 기능 단위로 독립적인 개발 환경을 위하여 사용하고 merge 후 각 브랜치를 삭제해주었습니다.
  • HotFix 브랜치는 배포 단계에서 긴급하게 수정할 때 사용하는 브랜치입니다.

• UI
  • 페이지 : 홈, 방명록, 업로드모달, 동의모달
  • 공통 컴포넌트 : 전역 글씨폰트, 버튼
• 기능
  • Paddle OCR, 시스템 프롬프트 작성, 데이터 전처리, 방명록 등록 및 삭제, 중복코드 정리, 서브모듈 ,DB에 데이터 저장

• UI
  • 페이지 : 장구봇, 로그인/회원가입, 감정리포트, 관리자페이지(임베딩값 DB저장)
  • 공통 컴포넌트 : AXIOS설정
• 기능
  • 장구 챗봇 , QnA챗봇, 감정리포트, Redis, Sercurity, ERD작성, RAG

• UI
  • 페이지 : 관리자페이지, 마이페이지
• 기능
  • 데이터 셋 만들기, 파이선 백 디버깅, 마이페이지, 관리자페이지

• UI
  • 페이지 : 업로드페이지, 음성업로드, 결과페이지
  • 공통 컴포넌트 : 버튼, Tip모달창
• 기능
  • 배포, CI/CD 구축 , STT, Chat OpenAI, 리팩토링, 비동기처리, google Analytics4

• 전체 개발 기간 : 2024-06-19 ~ 2024-07-31
• 기획 및 회의 : 2024-06-19 ~ 2024-06-24
• 기획 발표 : 2024-06-25
• 환경설정 : 2024-06-26 ~ 2024-06-29
• 모델 테스트 및 사용 모델 확정 : 2024-07-01 ~ 2024-07-06
• 프로젝트 개발 : 2024-07-08 ~ 2024-07-20
• 배포 및 피드백 : 2024-07-21 ~ 2024-07-23
• 에러수정 및 피드백 수렴 : 2024-07-24 ~ 2024-07-26
• 문서 작업 및 발표 준비 : 2024-07-29 ~ 2024-07-30
• 최종발표 : 2024-07-31

• GitHub Projects와 Issues를 사용하여 진행 상황을 공유했습니다.
• 데일리 스크럼을 통해 매일 작업 상황을 공유하였습니다.
• 일주일에 한번씩 회고를 통해 부족한모습과 그대로 가져가야 할 점들을 정리하였습니다.

• 빠른 개발 및 배포

  • 우리 팀은 초기 계획보다 절반의 시간 안에 프로젝트를 배포하는 데 성공했습니다.
    이는 팀원들의 협력과 효율적인 개발 프로세스를 통해 가능했습니다.

• 피드백 수렴 및 개선

  • 1차 배포 후, 우리는 주변 지인들의 피드백을 적극적으로 수렴했습니다.
    이를 통해 사용자 경험을 개선하고, 더 나은 기능을 구현할 수 있었습니다.

• 시장 반응 조사

  • 2차 배포에서는 커뮤니티 사이트에 프로젝트를 공개하여 시장의 반응을 살폈습니다.
    이를 통해 다양한 사용자들의 의견을 반영하고, 프로젝트의 방향성을 더욱 명확히 할 수 있었습니다.

• 백로그 확인

  • 프로젝트를 실제 서비스처럼 구현하기 위해 Google Analytics 4(GA4)를 사용하여 데이터를 분석했습니다. 아래는 GA4 대시보드의 스크린샷입니다.

• 막상 배포를하고 시장에 내놓아보니 이용하는 사용자가 없는 일이 발생
  -> 사용자들이 우리 서비스를 사용해야 하는 이유를 찾아보고 개선 할 예정

• STT 음성 업로드는 현재 마이크 입력을통해 음성파일로 변환해 결과값을 받아오고있음
  -> Websocket,gRPC 를 통해 실시간 스트리밍으로 전환해 사용자에게 말하고있는 내용을 시각적으로 보여 줄 예정

• 프로젝트를 이렇게 재밌게 할 수 있었나 싶습니다. 이전에는 기능을 만드는 것에만 집중했다면 이번에는 배포를 해보고 실제 유저에게 피드백을 받아 방향을 바꿔보면서 서비스의 발전 과정을 몸소 느낄 수 있었습니다. 백그라운드가 다른 사람들이 만나서 AI를 서비스에 적용해 보는 과정이 참 좋았습니다.

• 새로운 시도를 많이 해볼 수 있어서 공부가 많이 되는 프로젝트였습니다. 이제까지는 같은 수업을 받은 사람들과 작업을 하여 방식의 차이가 없었으나, 다른 환경에서 작업을 하던 사람들과 프로젝트를 진행하다보니 작업 방식의 견문이 넓어졌고 다양한 해결 방법을 습득할 수 있는 기회였습니다. 감사합니다.

• 6/3부터 7/31까지 진행한 프로젝트 내내 많은 것들을 배울 수 있었습니다. 다른 팀원분들이 약 99% 정도를 구현했고 제가 기여한 것은 1%정도라고 말해도 과언이 아닐 정도였습니다. 저와는 압도적으로 실력차이가 나는 다른 팀원들을 보며 많이 부족함을 느꼈고, 스스로 반성하는 시간이 되었고, 좀 더 자신을 갈고 닦아야 겠다는 마음이 들었습니다. 팀원들께 짐이 되어 죄송한 마음뿐입니다. 꼭 다들 성공하셨으면 좋겠습니다. 2달 동안 감사했습니다. 앞으로 좋은 일들만 가득하시길 바라겠습니다.

• 여러모로 많은 것들을 배울 수 있었던 한 달이었습니다. 각자 다른환경에서 학습을 하다 온 사람들과 만나서 같이 프로젝트를 하다보니 내가 알고있는것이 전부가 아니였구나 다른방식, 더 나은방식이 있었고 그로인해 새로운 지식들을 접해볼 수 있는 좋은 기회였다고 생각이들었습니다. 좋은 팀원들 덕분에 좋은길로 나아갈 수 있는 발판이 생겨 첫걸음을 내딛을 수 있었습니다. 모두들 수고하셨습니다. 감사합니다.