NestJSTypeScriptPostgreSQLOpenAI APIDocker
NestJS 기반 백엔드 API. AI 설문조사와 가중치 점수 시스템으로 최적의 스터디 파트너를 매칭해주는 서비스입니다.
해결한 문제
기존 스터디 매칭 서비스는 단순 키워드 기반으로 매칭하여 실제 학습 스타일이나 목표가 맞지 않는 파트너와 연결되는 문제가 있었습니다.
동기 및 문제정의
스터디 그룹을 찾을 때 단순히 '같은 주제'가 아닌, 학습 방식, 목표 수준, 가용 시간 등 다양한 요소를 고려한 정밀한 매칭이 필요하다고 느꼈습니다.
기술 선택 이유
NestJS
선택 이유: 모듈 기반 아키텍처로 확장성 있는 백엔드 구조를 설계하기 위해 선택했습니다.
해결한 것: 설문, 매칭, 사용자 관리 등 도메인별 모듈 분리로 유지보수성을 높였습니다.
OpenAI API
선택 이유: 사용자 응답을 분석하여 맞춤형 설문을 동적으로 생성하기 위해 도입했습니다.
해결한 것: AI가 사용자의 학습 목표와 스타일을 파악하여 더 정확한 매칭 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다.
PostgreSQL
선택 이유: 복잡한 매칭 쿼리와 가중치 계산을 위한 관계형 데이터베이스가 필요했습니다.
해결한 것: 다중 조건 기반 점수 산출 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있었습니다.
주요 기능
- •AI 기반 맞춤형 설문 생성 시스템
- •태그 중복 검출 및 정규화 로직
- •가중치 기반 점수 산출 알고리즘 (기초/경험/응용)
- •GitHub Actions CI/CD 파이프라인 구축
내가 기여한 부분
- ✓AI 설문 생성 시스템 전체 설계 및 구현
- ✓가중치 기반 매칭 알고리즘 개발 (기초 30%, 경험 40%, 응용 30%)
- ✓태그 정규화 로직 구현으로 중복 태그 문제 해결
- ✓GitHub Actions CI/CD 파이프라인 구축