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AWS 클라우드 서비스를 친구처럼 편안하게, Cloudy

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AWS 클라우드 서비스를 친구처럼 편안하게, Cloudy

SSAFY 10기 S207 AWS 기업 연계 프로젝트

✨ 프로젝트 개요

1. 프로젝트명

  • Cloudy

2. 프로젝트 기간

  • 2024.04.08 ~ 2024.05.17

3. 프로젝트 주제

  • AWS 서비스를 활용한 AWS Digital Learning Platform 개발

4. 서비스 타겟층

  • AWS 서비스 활용 및 자격증 취득을 위한 학습에 관심이 있는 한국인

5. 프로젝트 주요 기능

🧑 회원 및 사용자 커뮤니티

  • 소셜 및 이메일 회원가입
    • 이메일 인증코드를 통한 계정 인증 및 중복 가입 방지
    • 가입 시 유저 직종 및 관심 서비스 정보를 입력받아 유저의 관심사에 맞는 추천 정보 제공
  • 로그인 / 로그아웃
    • JWT 토큰을 통한 세션 관리 기능
    • 세션 만료 시 리프레쉬 토큰을 이용하여 토큰 재발급 가능
  • 마이 페이지
    • 내 정보 조회 화면에서 정보 조회 및 관심 직무/서비스 변경 가능
    • 내가 작성한 글, 덧글, 내가 담아놓은 로드맵을 확인 가능
  • 유저 커뮤니티
    • 유저 커뮤니티를 통해 문제 화면 및 코드를 공유하고 실시간으로 타 유저들에게서 답변을 받을 수 있음

🔎 검색

  • 검색어 오타 교정
    • 사용자의 검색어 중 오타로 판단되는 단어를 인식하여 정상 검색어로 수정 후 검색 결과 제공
    • 변경 전 검색어의 검색 결과 페이지로 이동하는 기능 제공
  • 검색어 자동 완성
    • 사용자의 검색어를 인식하여 자동완성 제시어 제공
    • 사용자들이 많이 검색한 단어를 데이터에 추가하여 제시어 추천 시 함께 추천되도록 함

📚 추천

  • 강의/로드맵 주제 검색
    • VectorDB와 RDB를 활용하여 유저가 정확한 키워드를 몰라도 주제를 검색하는 것으로 관련 내용을 찾을 수 있도록 함
    • 부적절한 검색어에 대한 필터링 기능
  • 추천 강의 제공
    • 로그인 후 학습/로드맵 검색 시 우디 Pick(학습)과 존 Pick(로드맵) 컴포넌트에서 각각의 검색 결과에 대한 추천 강의를 제공
    • 로그인 후 메인화면 접속 시 유저 등록 정보에 맞춘 로드맵/학습 추천 자료 제공

💭 챗봇

  • 유저와 실시간 대응 가능한 AI 챗봇 제공
    • 강의 및 로드맵 추천, AWS 서비스 비용 산정, 학습 중 발생한 일반 질문사항 FAQ 대응 챗봇의 4종
    • 현재 학습 내용을 바탕으로 답변할 수 없는 질문을 받았을 경우 질의와 관련된 근거 자료를 조회 후 정확한 답변을 생성하여 제공
    • 부적절한 질문에 대한 필터링 기능
    • SSE (Server-Sent Events)를 활용하여 질문 후 답변을 받기까지 걸리는 시간을 줄이고, 유저에게 실시간으로 답변을 받고 있는 듯한 느낌을 주는 사용감 제공

✏️ 기술 특이점

RAG 기반 추천 / 챗봇

  • 검색 추천
    • 정확한 키워드를 입력하여 검색하는 것이 아닌 키워드 기반 검색을 사용함으로써, 질문의 맥락을 파악하고 사용자에게 그에 맞는 컨텐츠를 제공
    • 검색 품질을 향상시키기 위해 데이터 간 유사한 단어를 생성할 수 있도록 키워드 추출 후 정규화 계층 추가
    • 사용자 입력을 벡터로 변환 후 공통된 키워드를 비교하여 질문과 가장 유사한 데이터를 판단, 사용자에게 최종 반환
  • 챗봇
    • GPT API를 활용하여 챗봇을 구성하였으며, 답변의 정확도를 높이기 위해 답변을 생성할 때 참고할 수 있는 정보를 DB에서 가져오는 작업을 수행함
    • 최근 채팅 내역, 공식 홈페이지의 FAQ, 공식 요금 문서, 강의 소개 정보를 벡터DB에서 전달하여 정확한 답변을 생성하도록 개선

오타 교정 / 자동 완성

  • 정상 검색어, 단순 오타, 순서 변경 3가지 인자를 고려하여 자동 완성 실행
  • 캐싱 레이어를 활용하여 응답 속도를 높였으며, 해당 과정 중 불필요한 검색어가 등록되는 것을 막기 위하여 의미 불명의 검색어는 제외

성능 개선

  • 람다 성능 개선(서버리스)

    • 람다 실행 시 초반 Cold Start를 개선하기 위하여 Code 다운로드와 실행 환경 개선을 미리 실행
  • 이미지 캐싱 개선

    • 이미지 로딩 속도를 단축하기 위하여 BE와 FE에 캐싱 레이어를 도입
    • 개선 전 LCP: 8초 -> 개선 후 LCP: 2.3초, 응답 시간 0.03초

✨ 서비스 화면

메인화면

  • 메인 화면

    메인화면.gif

    • 메인 검색

    메인검색화면.gif

    • 메인 직무 맞춤형 강의

    메인직무추천화면.gif

    • 메인 로드맵 추천

    메인로드맵추천화면.gif


회원

  • 로그인 화면

    로그인화면.gif

  • 회원가입 화면

    회원가입화면.gif


학습

  • 학습 화면

    학습화면.gif

    • 스킬빌더 사이트 연동

    스킬빌더연동화면.gif

    • 강의 검색

    강의검색화면.gif

로드맵

  • 로드맵 화면

    로드맵메인화면.gif

    • 로드맵 검색

      로드맵검색화면.gif

커뮤니티

  • 커뮤니티 화면

    커뮤니티메인화면.gif

    • 커뮤니티 검색 화면

      커뮤니티검색화면.gif

    • 커뮤니티 글쓰기 화면

      커뮤니티글쓰기화면.gif

    • 커뮤니티 상세 화면

      커뮤니티덧글쓰기화면.gif

    • 커뮤니티 채택 화면

      커뮤니티채택화면.gif

챗봇

  • 챗봇 메인화면

    챗봇메인화면.gif

  • 챗봇 (클라/우디/아마/존)

클라 우디 아마 존

🚀 기술 스택

Front-End

  • Next.js 14
  • Typescript
  • axios
  • SCSS
  • Jest
  • StoryBook
  • Zustand
  • NextAuth
  • AWS Cognito
  • Prisma
  • Zod

Back-End

  • Java 17
  • Spring Boot 3.2.4
  • SonarQube 4.3.1.3277
  • Spring Security
  • JWT
  • OpenAI API (GPT)
  • OpenSearch
  • AWS ElastiCache

DB

  • Redis
  • AWS S3
  • AWS RDS
  • AWS DynamoDB
  • MongoDB
  • Pinecone
  • Supabase

Infra

  • Jenkins
  • AWS Lambda
  • AWS Amplify
  • AWS CloudFront
  • AWS CloudWatch
  • AWS Elastic Beanstalk

프로젝트 노션 페이지

프로젝트 노션 페이지

기능 명세

기능 명세

API 명세

API 명세

화면 정의서

figma

ERD

ERD

System Architecture

System Architecture

역할 분담

이름 역할 업무
김한주 팀장, BE
서지현 BE
이하늬 BE
김내림 FE
백민정 FE
전상혁 FE

About

AWS 클라우드 서비스를 친구처럼 편안하게, Cloudy

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No releases published

Packages

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