CourseAI

에브리타임 강의평을 기반으로 강의 검색/요약/추천을 제공하는 풀스택 프로젝트입니다. 셀레니움을 사용해 강의 데이터를 수집하고, Flask API로 가공해 React 프론트엔드에 제공합니다. 벡터 파이프라인(mock)으로 향후 임베딩/검색 확장을 대비했습니다.

주요 기능

• 강의 검색(한글 지원): 에브리타임 강의실에서 키워드로 강의 검색
• AI 친화적 응답 구조: 프론트엔드가 바로 사용하는 통일된 강의 데이터 스키마
• 크롤링 설정/쿠키 로그인: .env와 쿠키 파일 기반의 안정적 로그인 흐름
• 벡터 파이프라인(mock): 임베딩 업서트/쿼리 흐름을 로컬에서 시뮬레이션

아키텍처

• backend (Flask + Selenium): 에브리타임 로그인/검색 및 API 제공
• frontend (React 18): 강의 검색 UI 및 결과 표시
• config: 환경변수 로딩 및 크롤링 파라미터
• vector_pipeline: 임베딩 업서트/검색을 흉내내는 로컬 목 스크립트

디렉터리 구조

• backend/: 크롤러 및 API 서버
  • final_korean_api.py: 한글 지원 검색 API 서버(셀레니움 + CORS)
  • api/lecture_api.py, api/ai_api.py: 통합 API 로직(확장/통합 시 사용)
  • crawler/evertime_crawler.py: 크롤러 모듈
  • everytime_cookies.json: 로그인 세션 쿠키 파일
• frontend/react-app/: React 앱(CRA)
• config/
  • config.py: 환경설정 로딩
  • env.example: 환경변수 템플릿
• vector_pipeline/
  • upsert_mock.py, query_mock.py, mock_data.jsonl
• requirements.txt: 백엔드 공통 의존성
• venv/: 로컬 가상환경(옵션)

기술 스택

• Backend: Python 3.9+, Flask, Selenium, BeautifulSoup, Requests, Pandas
• Frontend: React 18 (CRA), lucide-react
• Infra/기타: python-dotenv, Flask-CORS, webdriver-manager

사전 준비물

• macOS/Windows/Linux, Python 3.9+, Node.js 18+ 및 npm
• Chrome 설치(셀레니움 크롬드라이버 사용)
• 에브리타임 계정

설치

1. 저장소 클론

git clone <REPO_URL>
cd CourseAI

2. 백엔드 의존성

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. 프론트엔드 의존성

cd frontend/react-app
npm install

환경 변수 설정

• config/env.example를 참조해 루트 혹은 backend/ 실행 경로에서 .env 파일 생성:

cp config/env.example .env

• 주요 키
  • EVERYTIME_ID / EVERYTIME_PASSWORD: 에브리타임 로그인 정보
  • HEADLESS_MODE: true|false (크롬 헤드리스)
  • DELAY_BETWEEN_REQUESTS: 요청 간 지연(초)
  • LOG_LEVEL: INFO|DEBUG 등

환경변수는 config/config.py에서 로드/검증됩니다.

쿠키 로그인 준비(중요)

• 최초 한 번 수동 로그인으로 backend/everytime_cookies.json을 준비해야 합니다.
• final_korean_api.py는 해당 쿠키를 로드해 자동 로그인합니다. 쿠키가 만료되면 파일을 갱신하세요.

수동 로그인 스크립트가 없는 경우, 크롬 개발자도구로 로그인 후 쿠키를 추출하여 JSON 배열 형태로 backend/everytime_cookies.json에 저장하세요.

실행 방법

• 터미널 1: 백엔드(API)

cd backend
python final_korean_api.py
# 기본 포트: 5000, CORS 활성화

• 터미널 2: 프론트엔드(React)

cd frontend/react-app
npm start
# 기본 포트: 3000

프론트에서 http://localhost:5000의 API를 호출합니다.

주요 API

• GET /api/search?keyword=<검색어>
  • 설명: 에브리타임 강의실에서 <검색어>로 강의를 검색하여 프론트 친화적 스키마로 반환
  • 요청 예:

curl "http://localhost:5000/api/search?keyword=%ED%86%B5%EA%B3%84"

• 응답 예:

{
  "success": true,
  "results": [
    {
      "id": 1,
      "subject": "통계학입문",
      "name": "통계학입문",
      "professor": "홍길동",
      "course_code": "CS001",
      "department": "컴퓨터공학과",
      "credits": 3,
      "rating": 4.0,
      "reviews": [],
      "tags": ["강의평", "에브리타임"],
      "ai_summary": "통계학입문 강의입니다. 홍길동 교수님이 담당하십니다.",
      "sentiment": 80,
      "raw_text": "원문 텍스트..."
    }
  ]
}

프론트엔드

• CRA 기반이며 react-scripts start/build 스크립트를 사용합니다.

벡터 파이프라인(mock)

• 목적: 실제 벡터DB 연동 전, 임베딩 업서트/검색 흐름을 검증
• 데이터: vector_pipeline/mock_data.jsonl
• 실행:

cd vector_pipeline
python upsert_mock.py   # mock 데이터 업서트 시뮬레이션
python query_mock.py    # 쿼리 시뮬레이션

개발 가이드

• Python 코드 스타일: 가독성 우선, 명시적 함수/변수명 사용
• 에러 처리: 초기 가드(guard clause), 불필요한 광범위 try/except 지양
• 환경 분리: .env로 민감정보 분리, 쿠키 파일은 레포에 포함하지 마세요

문제 해결

• 빈 검색 결과
  • 쿠키 만료 가능성이 큼. everytime_cookies.json 재생성
  • 에브리타임 DOM 변경 시 선택자 업데이트 필요(final_korean_api.py 내 CSS Selector)
• 브라우저/드라이버 오류
  • Chrome 최신/크롬드라이버 호환성 확인
  • HEADLESS_MODE=false로 화면 모드에서 동작 확인
• CORS 에러
  • 백엔드가 5000 포트에서 실행 중인지 확인, 프론트 요청 URL 점검

라이선스

• 내부 과제/연구 목적 사용. 외부 배포 전 서비스 약관 및 데이터 수집 정책을 준수하세요.