🤖 Gemini API 연동 및 프롬프트 엔지니어링

DDALKKAK은 사용자의 프로필 정보를 기반으로 상세한 이력서를 자동으로 생성하기 위해 Google Gemini API를 연동하여 활용했습니다. 여기서는 Gemini API 사용법과 함께 효율적인 프롬프트 엔지니어링 전략에 대해 설명합니다.

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1️⃣ Gemini API 연동 개요

DDALKKAK 프로젝트에서 Gemini API는 주어진 사용자 입력 정보와 추가 웹 페이지 정보를 결합해 고품질의 상세 이력서를 JSON 형식으로 생성합니다.

⚙️ API 연동 흐름

flowchart LR
InputProfile(InputProfile) --> Prompt[프롬프트 구성]
URL["외부 URL 링크"] --> Fetch["본문 추출(fetch_page_text)"] --> Prompt
Prompt --> GeminiAPI[Gemini API 호출]
GeminiAPI --> JSON[이력서 JSON]
JSON --> OutputProfile(OutputProfile)

📌 Gemini 연동 코드 (generate_profile_from_input)

cfg = types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json")
resp = genai_client.models.generate_content(
    model="models/gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    contents=prompt,
    config=cfg,
)
raw = json.loads(resp.text)

# 누락 필드 기본값 처리
raw.setdefault("skills", [])
raw.setdefault("projects", [])
raw.setdefault("careers", [])
raw.setdefault("educations", [])
raw.setdefault("clubs", [])

return OutputProfile(**raw)

• 환경변수(GEMINI_API_KEY)로 API 키 보안 유지
• Gemini에서 제공한 응답은 JSON으로 바로 변환하여 검증 및 활용

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2️⃣ 프롬프트 엔지니어링 전략

Gemini API가 이력서를 정확하고 상세하게 생성할 수 있도록 프롬프트를 체계적으로 설계했습니다.

📝 프롬프트 주요 구성

프롬프트는 크게 다음 세 가지로 구성됩니다:

• 사용자 기본 정보: 이름, 이메일, 연락처, 학력 등
• 기술 스택: 사용자가 보유한 기술 정보
• 활동 링크 및 웹 콘텐츠: 외부 링크에서 추출한 콘텐츠를 포함하여 추가 문맥 제공

예시 코드 (build_resume_prompt)

def build_resume_prompt(profile: dict, urls: list[str]) -> str:
    sections = []
    for idx, url in enumerate(urls, start=1):
        content = fetch_page_text(url)  # 웹페이지 본문 추출
        sections.append(f"[{idx}] URL: {url}\nCONTENT:\n{content}\n")
    links_block = "\n".join(sections)

    return f"""
당신은 경력 개발자를 뽑으려고 하는 면접자입니다.
아래 프로필·프로젝트·경력·교육·동아리 정보를 바탕으로,
JSON 포맷으로 **매우 상세한** 이력서를 만들어 주세요.

프로필:
- 이름: {profile['name']}
- 이메일: {profile['email']}
- 연락처: {profile['phone']}
- 학력: {profile['educations']}
- 기술 스택: {', '.join(profile['skills'])}

링크 발췌:
{links_block}

### 작성 규칙
- 각 필드는 상세한 설명 포함
- 한국어로 작성하며 JSON 키·구조 변경 금지
- 마크다운 없이 순수 JSON 출력
"""

• 웹페이지 정보를 추가해 Gemini가 이력서를 작성할 때 참고할 수 있는 풍부한 문맥 제공
• Gemini가 따라야 할 명확한 형식과 규칙 명시

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3️⃣ 외부 콘텐츠 수집 (Crawling 전략)

Gemini 프롬프트의 효과를 높이기 위해 웹 페이지 콘텐츠를 자동 추출하는 크롤링 로직을 구현했습니다.

크롤링 접근 방식

• 정적 크롤링(Requests + readability + BeautifulSoup) 빠르게 본문을 추출하되, 200자 미만이면 불충분하다고 판단

• 동적 크롤링(Selenium) 정적 크롤링 결과가 부족하면 JS 기반의 웹 페이지까지 완전히 렌더링해 콘텐츠 확보

🔍 주요 코드 (fetch_page_text)

@functools.lru_cache(maxsize=256)
def fetch_page_text(url: str) -> str:
    txt = _static_fetch(url)
    if len(txt) >= STATIC_THRESHOLD:
        return txt[:MAX_CHARS]
    return _dynamic_fetch(url)[:MAX_CHARS]

• STATIC_THRESHOLD: 정적 크롤링 결과가 이 길이를 넘지 않으면 동적 크롤링으로 전환
• MAX_CHARS: Gemini API의 토큰 제한을 넘지 않도록 본문 길이를 제한

🕸️ 정적 크롤링 (_static_fetch)

def _static_fetch(url: str) -> str:
    res = requests.get(url, timeout=8, headers=UA)
    doc = Document(res.text)
    cleaned_html = doc.summary()
    return BeautifulSoup(cleaned_html, "html.parser").get_text(strip=True)

🕷️ 동적 크롤링 (_dynamic_fetch)

def _dynamic_fetch(url: str) -> str:
    options = Options()
    options.add_argument("--headless=new")
    options.add_argument("--no-sandbox")
    options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")

    driver = webdriver.Chrome(service=_select_driver(options), options=options)

    try:
        driver.get(url)
        time.sleep(2)
        last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
        while True:
            driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
            time.sleep(1)
            new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
            if new_height == last_height:
                break
            last_height = new_height
        text = driver.find_element("tag name", "body").text
    finally:
        driver.quit()

    return text.strip()

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✅ 결론 및 성과

• Gemini API를 통해 이력서를 자동으로 상세하게 생성하여 사용자 경험을 크게 향상시킴
• 체계적인 프롬프트 엔지니어링과 웹 크롤링 전략을 결합해 정확성과 품질을 보장
• Gemini API 및 웹 콘텐츠 활용으로 확장성과 유지 보수성을 확보

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🚀 향후 발전 방향

• 더 정교한 캐싱 전략 도입으로 API 호출 최적화
• 다양한 유형의 웹 콘텐츠를 효과적으로 다루기 위한 크롤링 개선
• 프롬프트 및 결과 품질을 높이기 위한 추가 튜닝 및 사용자 피드백 반영