이메일 기반 쿠폰 자동 추출 및 관리 시스템: CouponAI 개발기

기술 분석: CouponAI - 이메일 기반 스마트 쿠폰 관리 시스템

핵심 기술: CouponAI는 Postmark의 인바운드 이메일 파싱 기능을 활용하여 사용자의 프로모션 이메일에서 쿠폰 정보를 자동으로 추출하고 구조화하여 관리하는 서버 애플리케이션입니다. LLM(Large Language Model)을 이용해 이메일 본문에서 핵심 정보를 추출하는 것이 특징입니다.

기술적 세부사항:

• 목표: 수신되는 수십 개의 프로모션 이메일에서 할인 혜택, 쿠폰 코드, 만료일 등을 자동으로 추출하여 사용자가 놓치지 않도록 관리합니다.
• 작동 방식:
  • 사용자가 프로모션 이메일을 지정된 Postmark 인바운드 주소로 전달합니다.
  • Postmark은 이메일을 파싱하여 웹훅을 통해 개발자의 Express 서버로 전송합니다.
  • 서버는 수신된 이메일 데이터를 전처리하고, 로컬에서 실행되는 LLM(예: gemma3:4b)을 사용하여 회사, 제공 혜택, 상세 내용, 만료일, 카테고리 등의 정보를 추출합니다.
  • 추출된 구조화된 데이터는 MongoDB에 저장됩니다.
  • 간단한 프론트엔드 인터페이스를 통해 저장된 쿠폰 정보를 조회할 수 있습니다.
• 구현 스택:
  • 백엔드: Node.js, Express
  • LLM 실행: Ollama (로컬 환경에서 LLM 모델 실행)
  • 데이터베이스: MongoDB
  • 이메일 파싱: Postmark Inbound Stream
  • 개발 도구: Ngrok (로컬 서버 노출), dotenv, axios
• 아키텍처: 이메일 전달 → Postmark 파싱 → 웹훅을 통한 서버 전송 → LLM 기반 데이터 추출 → MongoDB 저장 → API 통한 조회
• 배포 고려사항: LLM이 로컬에서 실행되므로 클라우드 배포 시 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 로컬 테스트를 위한 Ngrok 활용 방안이 제시되었습니다.

개발 임팩트:

• 수신되는 마케팅 이메일의 정보 과부하를 줄이고, 필요한 할인 혜택을 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다.
• 이메일 파싱, LLM 연동, API 개발, 데이터베이스 관리 등 다양한 백엔드 기술 스택을 통합하는 경험을 제공합니다.
• 개인화된 알림 또는 자동화 시스템 구축에 대한 아이디어를 제공합니다.

커뮤니티 반응:

• Postmark의 인바운드 이메일 스트림 기능을 처음 사용해보았지만 경험이 매우 순조로웠다고 언급합니다.

톤앤매너: 이 글은 개발자 커뮤니티의 챌린지 참여작으로, 프로젝트의 기술적 구현 과정과 사용된 기술 스택, 그리고 로컬 개발 및 테스트 방법에 대한 실질적인 정보를 공유하는 전문적인 톤으로 작성되었습니다.