☘️ AI Wiki

이 위키는 프로젝트의 AI 모델 통합 및 API 설계 전반을 문서화한 공간입니다. 아키텍처, 모듈 구조, 데이터 흐름 등을 실제 구현 시 참고할 수 있도록 정리했습니다.

🎯 과제

1주차

✅ 단계 1: 모델 API 설계 (API 명세서)

✅ 단계 2: 모델 추론 성능 최적화 (모델 검토 및 비교)

✅ 단계 3: 서비스 아키텍처 모듈화

2주차

✅ 단계 4: LangChain 기반 멀티스텝 AI 구현 검토

✅ 단계 5: RAG (Retrieval Augmented Generation) 적용 설계

✅ 단계 6: MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) 활용 설계

❌ 단계 7: 서비스 인프라 확장성과 모니터링 설계

❌ 단계 8: 최종 통합 설계 및 회고

🚀 핵심 기능

AI 문제 해설

매일 출제되는 문제에 대하여, AI가 풀어본 문제의 해설을 제공합니다. Langchain 멀티스탭 전략을 사용하여 1단계로 알고리즘 분류, 단계별 문제 해결 방법, 틀리기 쉬운 부분을 생성합니다. 이후 2단계에서 정답 코드를 생성하여 LLM의 성능 향상을 도모합니다. 해설 언어는 우선 파이썬, 자바, C++ 3가지를 지원할 예정입니다.

### Problem Check

**요구 사항 정리**

- 문제의 조건과 우리가 해결해야 할 목표를 문장으로 서술해 주세요.

**알고리즘 정리**

- 사용한 알고리즘, 그 선택 이유, 시간 복잡도 등을 포함해 주세요.

### Problem Solving

문제 해결을 위한 흐름을 단계별로 자세히 설명해 주세요.

### Comment

구현 시 주의할 점, 흔한 실수, 관련 개념 등을 정리해 주세요.

### Solution Code
`코드블럭`

챗봇 (내 코드 피드백 / 라이브 코테 대비 모의 면접)

챗봇은 모드에 따라 동일한 입력에 대하여 두 가지 답변을 제공합니다. 수강생이 모드, 프로그래밍 언어, 문제 번호, 수강생의 코드를 제공하면, AI가 답변을 제공합니다. Langchain에서 챗봇을 위해 제공하는 다양한 기능을 테스트해 볼 예정입니다. 프로그래밍 언어는 우선 파이썬, 자바, C++ 3가지를 지원할 예정입니다.

내 코드 피드백 내 코드 피드백은 크게 두 가지 api로 작동합니다. feedback/start의 경우, 최초 입력을 전부 받으면 정해진 양식에 맞춘 출력을 제공합니다. 동시에, 코드를 바탕으로 간단한 제목을 생성하여 함께, 백엔드에 전달합니다. feedback/answer의 경우에는 많은 요청이 필요하지 않으므로, 채팅방 id만을 이용해서 채팅을 이어 나갑니다. 최초 답변 양식은 다음과 같습니다.

###  잘한점
- (내용)
- (내용)

### 개선해야 할 점
- (내용)
- (내용)

### 개선된 코드
`코드블럭`

라이브 코테 모의 면접 세 가지 api가 존재합니다. interview/start의 경우 마찬가지로 제목을 생성하지만, 정해진 출력 양식은 존재하지 않습니다. (면접과 같은 채팅처럼 보이도록) interview/answer는 동일하게 요청, 응답을 간소화 한 api입니다. 마지막으로, interview/end는 면접을 마치며, 그동안의 답변과 피드백을 모두 모아 총평을 제공합니다. 다음은 총평의 양식입니다.

### 잘한점
- (내용)
- (내용)

### 아쉬운 점
- (내용)
- (내용)

### 개선 방향성
- (내용)
- (내용)

🗂️ 폴더 디렉터리 구조

src/
├── adapters/
│   └── llm_client.py           👈 외부 API 호출 (LLM client 등)
│
├── core/                       👈 핵심 유틸리티, 템플릿, 설정
│   └── prompt_templates.py
│
├── models/                     👈 Pydantic 모델 정의
│   ├── feedback_schema.py
│   ├── explanation_schema.py
│   └── interview_schema.py
│
├── services/                   👈 비즈니스 로직         
│   ├── feedback_service.py
│   ├── explanation_service.py
│   └── interview_service.py
│
├── routers/                    👈 API 엔드포인트 라우터
│   ├── v1/
│   │   ├── feedback_router.py
│   │   ├── explanation_router.py
│   │   └── interview_router.py
│
├── config.py                   👈 설정 (예: env)
├── main.py                     👈 FastAPI 앱 실행 진입점

메모장

vLLM VertexAI