학식킹은 유학생을 위한 학식 메뉴 알리미 서비스로, 음식에 대한 설명과 특정 재료(쇠고기, 닭고기, 돼지고기, 계란, 새우)의 포함 가능성에 대한 정보를 제공합니다.
학식킹은 오늘의 학식 메뉴를 단순히 번역할 뿐만이 아니라 그 음식이 어떤 맛이 나는 음식인지, 어떤 종류의 음식인지에 대한 설명을 상세히 제공합니다. 이를 통해 한국 음식이 익숙지 않은 유학생들이 한층 더 쉽게 학생식당과 한식에 접근할 수 있는 기회를 마련합니다.
학식킹은 오늘의 학식 메뉴를 맥락을 반영하여 정확히 번역합니다. 학식킹은 fine-tuning된 deepl API를 알맞게 활용하여 ‘육회’를 ‘Six times’가 아니라 ‘Beef Tartar’로 번역합니다.
학식킹은 해당 음식에 소고기, 돼지고기, 닭고기, 계란이 함유되었는지에 대한 대략적인 정보를 제공합니다. 같은 음식이라도 레시피와 재료가 다를 수 있기 때문에 특정 재료의 포함 가능성을 판단하기 가장 널리 사용되는 ‘만개의 레시피’ 웹사이트를 기준으로 판단합니다.
REACT_APP_API_BASE_URL=[PUT_YOUR_APIGATEWAY_URL]REACT_APP_API_BASE_URL=[PUT_YOUR_DATABSE_URL]
API_GATEWAY_URL=[PUT_YOUR_APIGATEWAY_URL]#put your slack token
token_slack = {'channel_id': 'Put your own',
'app_token': 'Put your own',
'bot_token': 'Put your own'
}
# api gateway URL
api_server = 'Put your own'
# aws access key to handle aws cli
aws_access_key = 'Put your own'
aws_access_key_priviate = 'Put your own'
# open api key for get discription of foods
TOKEN_OPENAI = 'Put your own'
# deepl key for translation
deepl_token = 'Put your own'-
Install dependencies:
npm install
-
Start the development server
npm install
-
Open the project in your browser:
http:/localhost:3000
Hakshik_king
├─ COPYING.txt
├─ README.md
├─ back_end
│ ├─ .env
│ ├─ APIs
│ │ ├─ DB_handler.py
│ │ ├─ food_teller.py
│ │ ├─ get_shik.py
│ │ ├─ recipe.py
│ │ ├─ router.py
│ │ ├─ routines
│ │ │ ├─ daily_lambda.py
│ │ │ └─ weekly_lambda.py
│ │ └─ translator.py
│ ├─ models.py
│ ├─ server.py
│ └─ update.py
└─ front_end
├─ .env.development
├─ .env.production
├─ package-lock.json
├─ package.json
├─ public
│ ├─ LOGO_hakshikking.svg
│ ├─ favicon.ico
│ ├─ img
│ │ ├─ LOGO_CI.svg
│ │ ├─ arrow_left.svg
│ │ └─ arrow_right.svg
│ ├─ index.html
│ ├─ logo192.png
│ ├─ logo512.png
│ ├─ manifest.json
│ └─ robots.txt
├─ src
│ ├─ App.test.tsx
│ ├─ App.tsx
│ ├─ api
│ │ └─ api.ts
│ ├─ components
│ │ └─ Navigator.tsx
│ ├─ icons
│ │ ├─ ArrowLeft.tsx
│ │ ├─ ArrowRight.tsx
│ │ ├─ Hyperlink.tsx
│ │ └─ LOGO_CI.tsx
│ ├─ index.tsx
│ ├─ locales
│ │ ├─ en
│ │ │ └─ translation.json
│ │ ├─ i18n.ts
│ │ └─ ko
│ │ └─ translation.json
│ ├─ pages
│ │ └─ Main
│ │ ├─ Main.tsx
│ │ ├─ components
│ │ │ ├─ CafeteriaSelector.tsx
│ │ │ ├─ DaySelector.tsx
│ │ │ ├─ MenuCard.tsx
│ │ │ ├─ MenuCardsContainer.tsx
│ │ │ ├─ MenuModal.tsx
│ │ │ ├─ Review.tsx
│ │ │ ├─ getToday.ts
│ │ │ └─ menuArr_example.json
│ │ └─ interface.ts
│ ├─ react-app-env.d.ts
│ ├─ setupProxy.js
│ └─ styles
│ ├─ GlobalStyle.tsx
│ ├─ style_modules.tsx
│ └─ theme.ts
├─ tsconfig.json
└─ yarn.lock
- AWS의 EventBridge는 매일 자정 labmda 함수를 trigger합니다.
- lambda 함수는 자동으로 인하대학교 학생 식당 사이트를 크롤링하여 식단표 PDF 파일을 다운로드 받습니다.
- lambda함수는 식단표 PDF 파일을 JSON 형식으로 파싱합니다.
- 이 때 Tabula.py는 JAVA dependency를 필요로 하지만, lambda 함수는 python 3.8을 기반으로 작동하도록 세팅되어 있기 때문에 해당 환경이 구축되어 있지 않습니다.
- lambda 실행 시 매번 JAVA 환경을 구축하거나 dependency를 layer로 설치한다면 비용과 용량 상의 문제가 발생합니다.
- lambda는 1밀리초마다 과금되는 서비스입니다.
- lambda에 세팅할 수 있는 layer의 최대 크기는 200Mb입니다.
- 학식킹은 위의 문제를 해결하기 위해 Docker container를 이용하여 정해진 실행 환경에서 해당 function이 구동될 수 있도록 설계하였습니다.
- OpenAI의 api를 이용하여 메뉴에 대한 설명을 생성합니다.
- 프롬프트 엔지니어링을 통해 보다 정확한 설명을 정해진 포맷으로 return하도록 파인튜닝하였습니다.
- 음식에 대한 설명을 DynamoDB에 저장하여 DB에 해당 메뉴가 없을 때만 API를 호출합니다.
- OpenAI api는 호출할 때마다 비용이 발생하고 매번 request를 보낼 때마다 연결을 새로 수립해야 합니다.
- 반면 DynamoDB 서비스는 미리 테이블과 연결을 맺어 둔 상태이기 때문에 description을 얻기까지 걸리는 시간이 훨씬 적습니다.
- 이러한 방식을 사용하면 사용자에게 빠르고 일관적인 경험을 제공할 수 있고, 비용을 절감할 수 있습니다.