AI 기반 자동 분류 기능을 갖춘 Postmark Kanban Inbox 시스템 구축
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이 콘텐츠는 Postmark의 인바운드 웹훅과 Hugging Face의 자연어 처리 모델을 활용하여 이메일을 자동으로 분류하고 Kanban 보드 형식으로 관리하는 시스템 구축 방법을 소개합니다. 웹 개발자, 백엔드 개발자, 그리고 AI/ML 기술을 실제 서비스에 적용해보고자 하는 모든 개발자에게 유용합니다. 특히, Zero-shot classification을 통한 이메일 분류와 같은 최신 AI 기술을 실제 개발 워크플로우에 통합하는 방법을 배우고 싶은 개발자에게 추천합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 프로젝트는 Postmark의 인바운드 웹훅과 Hugging Face의 facebook/bart-large-mnli 모델을 활용하여 수신 이메일을 자동으로 분류하고 Kanban 스타일의 티켓 관리 시스템으로 시각화하는 것을 목표로 합니다. 별도의 학습 없이도 이메일의 카테고리와 우선순위를 분류하는 Zero-shot classification을 적용하여 효율적인 이메일 관리를 자동화합니다.
기술적 세부사항:
* Backend: Node.js와 Express를 사용하여 Postmark 웹훅을 수신하고 RESTful API를 제공합니다. 데이터베이스는 Prisma와 SQLite를 활용하여 빠른 로컬 테스트 환경을 구축합니다.
* Frontend: Vite, React, TypeScript를 기반으로 빠르고 현대적인 개발 환경을 제공하며, Tailwind CSS와 Shadcn UI를 사용하여 일관성 있고 미려한 UI를 구현합니다.
* AI Integration: Hugging Face Inference API를 통해 facebook/bart-large-mnli 모델을 사용하여 이메일 내용을 제로샷 분류(Zero-shot classification)하여 카테고리 및 우선순위를 자동 할당합니다.
* Kanban Functionality: @dnd-kit 라이브러리를 사용하여 드래그 앤 드롭 기능을 구현하여 칸반 보드 형태의 티켓 관리를 지원합니다.
* State Management: TanStack Query를 사용하여 API 데이터 관리 및 캐싱을 효율적으로 처리합니다.
* User Experience: 티켓이 해결될 때 축하 애니메이션(Confetti animation)을 추가하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
개발 임팩트: 이 시스템은 개발팀이나 고객 지원팀이 이메일 기반의 요청을 체계적으로 관리하고 우선순위를 지정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI를 활용한 자동 분류는 수작업을 줄이고 응답 시간을 단축하는 효과를 가져옵니다. 또한, 최신 웹 개발 기술 스택을 사용하여 빠르고 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있는 방법을 제시합니다.
커뮤니티 반응: 이 프로젝트는 Postmark Challenge: Inbox Innovators 제출물로, 개발자의 창의적인 문제 해결 능력과 최신 기술 적용 사례를 보여줍니다.