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AI Wiki

HyeonSik edited this page Feb 25, 2026 · 33 revisions

CARO AI-WIKI


1. API 설계

명함 생성
직무 분석
6각 차트 리뷰
OCR

로그의 작업공간
OCR 명함 스캔
자연어 검색

2. 모델 추론 성능 최적화

이미지생성
LLM
임베딩
VLM

3. 서비스 아키텍처 모듈화(임시)

각 모듈의 책임과 기능에 대한 설명
모듈화로 기대되는 효과와 장점 & 팀의 서비스 시나리오에 부합한 근거

flowchart LR

FE["Frontend"]

subgraph SB["Spring Backend"]
  APIGW["API Gateway"]
  CARD["Card Service"]
  USER["User Service"]
  REVIEW["Review Service"]
  SEARCHAPI["Search API"]
  SSE["SSE Push"]
  RDB[("RDB")]
end

subgraph FA["FastAPI AI Orchestrator"]
  ORCH["AI Orchestrator"]
  JOBDB[("AI Job DB")]
  Q[["Queue"]]
  REDIS[("Redis Cache")]

  subgraph HEX["Hex Modules"]
    GHC["GitHub Collector"]
    CALC["Metric Calculator"]
    HEXPROMPT["Hex Prompt Builder"]
  end
end

S3[("S3 Storage")]
VDB[("Vector DB")]
GIT["GitHub API"]

subgraph RP["RunPod Model Serving"]
  LLM["LLM vLLM"]
  DIFF["Diffusion"]
  VLM["VLM OCR"]
  EMB["Embedding"]
end

%% Client entry
FE -->|요청| APIGW
APIGW -->|상태 스트림| SSE
SSE -->|진행 알림| FE

%% Domain services
APIGW -->|명함 API| CARD
APIGW -->|사용자 API| USER
APIGW -->|리뷰 API| REVIEW
APIGW -->|검색 API| SEARCHAPI

CARD -->|저장| RDB
USER -->|저장| RDB
REVIEW -->|저장| RDB

%% Upload images
FE -->|이미지 업로드| S3
CARD -->|이미지 URL 저장| RDB

%% Spring -> FastAPI
APIGW -->|AI 요청| ORCH
APIGW -->|결과 조회| ORCH
ORCH -->|상태 결과| APIGW

%% Async job core
ORCH -->|작업 생성| JOBDB
ORCH -->|큐 적재| Q
Q -->|큐 처리| ORCH
ORCH -->|캐시 저장| REDIS

%% 1) 명함 생성: Diffusion + LLM
ORCH -->|명함 생성 배경| DIFF
ORCH -->|명함 생성 렌더링 텍스트| LLM
ORCH -->|소개 문구 생성| LLM
ORCH -->|결과 업로드| S3
ORCH -->|명함 반영| CARD

%% 2) 명함 인식 OCR: VLM
ORCH -->|명함 OCR| VLM
ORCH -->|OCR 반영| CARD

%% 3) 6각차트 분석: GitHub 수집 + 계산 + LLM 해석
ORCH -->|깃 수집| GHC
GHC -->|API 호출| GIT
GHC -->|원천 데이터| ORCH
ORCH -->|점수 계산| CALC
CALC -->|scores evidence| ORCH
ORCH -->|리뷰 사용| REVIEW
ORCH -->|사용자 사용| USER
ORCH -->|프롬프트 구성| HEXPROMPT
HEXPROMPT -->|해석 생성| LLM
ORCH -->|분석 저장| RDB

%% 4) 자연어 검색: Embedding + Vector DB
ORCH -->|임베딩| EMB
ORCH -->|벡터 저장 조회| VDB
SEARCHAPI -->|벡터 검색| VDB

%% 5) 간단 소개: LLM
ORCH -->|간단소개| LLM
ORCH -->|소개 저장| RDB
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4. 멀티스텝 AI/파이프라인 구현 검토

5. 데이터/컨텍스트 보강 설계

6. 표준화된 도구 통합 및 외부 API 활용 설계

7. 서비스 인프라 확장성과 모니터링 설계

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