스마트 책 추천 플랫폼 Book Aura 개발 및 MindsDB 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 개발자 및 데이터 과학자: MindsDB의 Knowledge Bases, AI Tables, Agents 활용법을 학습하고자 하는 AI/ML 개발자
• 난이도: 중간 (Python, FastAPI, MindsDB SDK 기초 지식 필요)

핵심 요약

• MindsDB의 핵심 기술 활용: Knowledge Bases를 통한 의미 기반 검색(semantic search), AI Tables로 생성된 확장된 책 정보(author insights, target audience), Agents 기반의 문학 전문가 챗봇 구현
• 기술 스택: FastAPI(백엔드), React + Tailwind CSS(프론트엔드), OpenAI(LLM), Docker(배포)
• 주요 구현: book_kb_1000 Knowledge Base 연동, /book_search API 엔드포인트에서 의미 기반 SQL 쿼리 실행, AI Tables를 활용한 책 정보 동적 생성

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• Book Aura: MindsDB Quest 019 대회에서 개발된 의미 기반 책 추천 플랫폼
• MindsDB의 역할: Knowledge Bases로 의미 기반 검색, AI Tables로 책 정보 생성, Agents로 문학 전문가 챗봇 제공
• 문제 해결: 전통적인 키워드 검색의 한계를 극복하고 감정/주제 기반 추천 제공

2. 핵심 기능

• AI 추천 엔진:
• Semantic Search: "감정이 허약한 소설"과 같은 자연어 쿼리 지원
• AI Tables: 저자 정보, 출판 연도, 타겟 독자층, 스마트 태그 등 확장된 책 데이터 생성
• 문학 전문가 챗봇:
• MindsDB Agents 기반 대화형 분석, 책의 심층 해석 제공
• 카테고리별 추천: AI 기반으로 장르/테마 탐색 지원

3. 기술 스택 및 아키텍처

• Frontend: React + Tailwind CSS로 반응형 UI 구현
• Backend: FastAPI로 고성능 API 개발
• AI Layer:
• MindsDB Knowledge Base: 1,200개 책 정보 저장, 의미 기반 검색
• AI Tables: enriched_book_info 모델로 책 정보 동적 생성
• Agents: book_bot 모델로 문학 전문가 챗봇 구현
• 데이터 처리: Google Sheet에서 정기적으로 데이터 수집, MindsDB JOB으로 Knowledge Base 업데이트

4. 코드 예제

• Semantic Search API:

```python

query = f"SELECT * FROM book_kb_1000 WHERE content = '{escaped_query}'"

result = project.query(query)

```

• 의미 기반 SQL 쿼리로 Knowledge Base 검색
• AI Tables 활용:

```python

SELECT response FROM enriched_book_info WHERE book_name = '...'

```

• 책 이름, 설명, 카테고리로 확장 정보 생성
• Agents 기반 챗봇:

```python

SELECT answer FROM book_bot WHERE book_name = '...' AND question = '...'

```

• 책 제목, 질문으로 문학적 분석 답변 생성

결론

• MindsDB의 핵심 기술을 활용한 의미 기반 추천 시스템 구현
• Knowledge Bases와 AI Tables의 조합으로 확장된 책 정보 생성 가능
• FastAPI + React 기반 아키텍처로 고성능, 반응형 UX 제공
• 실무 팁: MindsDB Knowledge Base를 활용한 의미 기반 검색은 자연어 쿼리 처리에 강력한 효과를 발휘함