Python과 Postmark를 활용한 이메일 기반 AI 숙제 도우미 봇 개발

핵심 기술: Python, Flask, Postmark API, Ollama, fpdf2 라이브러리를 활용하여 이메일로 접수된 수학 문제를 AI로 처리하고 PDF 솔루션을 생성하여 이메일로 반환하는 자동화 시스템을 구축했습니다.

기술적 세부사항:
* 이메일 수신: Postmark의 Inbound Email 기능을 통해 사용자로부터 수학 질문 이메일을 수신합니다.
* 웹훅 처리: Flask 웹 프레임워크를 사용하여 Postmark로부터 전달되는 웹훅을 처리합니다.
* AI 연동: 로컬에 설치된 Ollama를 통해 phi3:mini와 같은 LLM을 사용하여 수학 문제를 이해하고 해결합니다.
* PDF 생성: fpdf2 라이브러리를 사용하여 AI가 생성한 해결 과정을 PDF 파일로 변환합니다. 이 과정에서 유니코드 폰트 지원 및 정밀한 텍스트 레이아웃과 같은 기술적 난관을 극복했습니다.
* 이메일 발송: Postmark의 Outbound Email 기능을 사용하여 생성된 PDF 솔루션을 첨부하여 사용자에게 이메일로 전달합니다. postmarker Python 라이브러리를 활용하여 안정적인 발송을 지원합니다.
* 로컬 환경 노출: ngrok을 사용하여 개발 중인 로컬 서버를 외부 Postmark 웹훅에 노출시켰습니다.

개발 임팩트: 이메일 기반의 직관적인 인터페이스를 통해 강력한 AI 기반의 맞춤형 교육 지원 도구를 제공합니다. Postmark의 강력한 이메일 API를 활용하여 혁신적인 이메일 기반 애플리케이션 구축 가능성을 보여줍니다. 로컬 LLM 사용으로 데이터 프라이버시 및 비용 효율성을 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 명시적인 커뮤니티 반응은 없으나, Postmark Challenge에 제출된 프로젝트로 관련 개발 커뮤니티에서 기술적 구현 및 활용 사례로 주목받을 수 있습니다.