sagecode 님의 블로그

NLP Tagging Service를 별도의 모듈로 구현했습니다.이 서비스는 MSA 아키텍처에서 “사용자 관심사 분석기” 역할을 담당합니다.fastapi-api/ ├── analysisTag.py # NLP 태깅 서비스 메인 코드 ├── Dockerfile # 컨테이너 실행 환경 ├── requirements.txt # 의존성 패키지 └── fastapi-api.iml # IDE 설정 파일왜 MSA로 분리했는가?확장성: NLP 연산은 자원 소모가 크기 때문에 별도의 서비스로 분리하여 독립적으로 확장 가능독립 배포: Dockerfile 기반으로 채팅 서비스, 알림 서비스와 분리해 배포 가능데이터 분리: MongoDB에 독립 컬렉션을 사용유연성: 새로운 태그/키워..

채팅 기반 단어장을 바탕으로 사용자 태그 생성 – NLP 기반 사용자 추천 시스템 설계채팅 기록에서 자동으로 단어장을 생성하고, 이를 주제별 태그로 변환해 사용자 추천까지 이어지는 과정을 설계해본다. 아직 실행은 최종 확정이 아니고, 다양한 접근을 시도한 뒤 최적안을 선택할 계획이다. 1. 채팅 메시지 수집MongoDB에 채팅 메시지를 저장 - kafka를 이용해 redis 캐싱과 비동기로 처리할 예정메시지 필드 예시:{ "_id": { "$oid": "689587cc8e228a315fec3ed6" }, "chatRoomId": "chat_user1_user2", "senderId": "user1", "receiverId": "user2", "message": "Dessert is a m..