AI 기반 Cold Message Generator: Streamlit과 LLM으로 아웃리치 자동화하기

핵심 기술

이 글은 Groq API와 Streamlit을 활용하여 AI 기반의 'Cold Message Generator'를 개발하는 과정을 소개하며, 이 도구가 이력서 요약 및 개인화된 아웃리치 메시지 생성을 자동화하여 사용자들의 시간과 노력을 절감하는 방법을 설명합니다.

기술적 세부사항

• AI 기반 메시지 생성: LLM(Large Language Model)을 사용하여 이력서 요약 및 타겟 역할에 맞는 메시지 템플릿 생성.
• Streamlit 기반 UI: 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하여 API 키 입력, 이력서 업로드, 메시지 타입 및 타겟 역할 지정, 최종 메시지 생성 과정을 쉽게 함.
• 이력서 처리 워크플로우:
  • PDF 이력서에서 텍스트 추출.
  • URL(LinkedIn, GitHub 등) 자동 감지 및 분류.
  • LLM을 이용한 이력서 핵심 내용 요약 생성.
• 메시지 사용자 정의:
  • 메시지 타입 (콜드 이메일, LinkedIn 메시지 등) 선택.
  • 타겟 직무(Job Title) 지정.
  • {{recipient_name}}, {{company_name}} 등 동적 플레이스홀더를 포함한 메시지 템플릿 생성.
  • 수신자 및 회사 이름 입력으로 최종 개인화 메시지 완성.
• 기술 스택: Groq API (빠른 LLM 추론), Streamlit (웹 앱 개발), LangChain (LLM 오케스트레이션), Pydantic (데이터 일관성).

개발 임팩트

이 도구는 네트워킹 및 채용 과정에서 수동으로 메시지를 작성하는 데 드는 시간을 대폭 줄여주어, 사용자가 관계 구축 자체에 더 집중할 수 있도록 합니다. 특히 여러 대상에게 개인화된 메시지를 보내야 할 때 그 효율성이 극대화됩니다.

커뮤니티 반응

원문에는 직접적인 커뮤니티 반응이 언급되지 않았으나, 프로젝트의 GitHub 저장소 공유를 통해 개발 커뮤니티의 피드백과 기여를 기대하고 있습니다.

톤앤매너

전반적으로 개발자의 관점에서 기술적 구현과 실용적인 가치 전달에 집중하는 전문적이고 설명적인 톤을 유지합니다.