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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

상세 기술

1. CI/CD 기능 구현

github actions 워크 플로우를 작성하여 docker에 이미지를 업로드 하고 ec2에서 자동으로 기존의 실행중인 컨테이너를 중지하고, 중지된 컨테이너를 삭제 후 업로드 한 이미지를 다운로드 받아 실행하는 워크플로우까지 작성했습니다.

하지만 EC2에서 이루어지는 CD 작업에 문제가 있어 개발 단계에서는 수동으로 EC2에서 docker 명령어를 통해 직접 이미지를 pull 받아왔습니다.

2. kakao Social login

OAuth2 라이브러리 + JWT + Spring security를 사용하여 카카오 소셜 로그인을 구현했습니다.

하지만 여기서 좀 아쉬웠던 점은 redis를 사용하여 refresh token을 저장하는 과정을 생략하고 매번 access token의 유효성을 체크한 뒤 만료되었을 경우 재발급하는 식으로 코드를 짰습니다. 이 부분은 개선하고 공부해야할 것 같습니다.

3. 커뮤니티 기능

게시판 CRUD API와 게시글 좋아요 기능을 구현하였습니다. 또한 게시글에 사용될 사진 업로드를 위해 AWS S3를 활용하여 게시글 사진 업로드 기능을 구현했습니다.

4. 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 전송해줍니다.
3. API 서버에서 받은 음료 ID를 토대로 음료 정보들을 추출하여 사용자가 입력한 prompt에 대한 유사도와 함께 클라이언트에게 전송해준다.

3. JPA Native Query 작성.

클라이언트에서 보내준 cafe list를 토대로 음료 데이터를 SELECT해야 했습니다. 따라서 조건부 쿼리를 작성해야 했기 때문에, Spring Data JPA에서 동적 쿼리를 지원하지 않기에 직접 네이티브 쿼리를 작성하였습니다.