개인화된 뉴스 어그리게이터: MindsDB와 AI 에이전트 기반 플랫폼
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- 웹 개발자, 데이터 과학자, AI 엔지니어
- 난이도: 중급 (MindsDB, Puppeteer, React 기술 활용)
핵심 요약
- 핵심 기술 스택:
Node.js + Hono.js(백엔드),React + Vite.js(프론트엔드),PostgreSQL + MindsDB(데이터베이스) - AI 에이전트 기능:
- CREATE AGENT로 다중 관점 분석 (요약, 신뢰성 검증, 사실 대조 등)
- MindsDB 기반 자동화된 뉴스 수집 및 분류 (Puppeteer 기반 크롤링)
- 핵심 기능:
- 다국어 번역 (gemini-2.0-flash-lite 모델 활용)
- 사용자 맞춤형 뉴스 검색 (SELECT ... WHERE content = ' 쿼리 지원)
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 목적
- 사용자 맞춤형 뉴스 제공: 불필요한 헤드라인 필터링
- 사용자 중심 기능:
- 원하는 뉴스 소스 및 카테고리 설정
- 기사 요약, 번역, 외부 출처 검증
- 자연어 질문 기반 뉴스 검색
2. 기술 스택
- 백엔드:
- Node.js + Hono.js (성능 최적화)
- PostgreSQL (데이터 저장)
- MindsDB (AI 모델 및 지식 베이스 관리)
- 프론트엔드:
- React + Vite.js (빠른 빌드 시간)
- 크롤링:
- Puppeteer (1시간 주기로 뉴스 수집)
3. MindsDB 통합
- 자동화된 데이터 처리 흐름:
- Puppeteer로 수집된 뉴스 → PostgreSQL 저장
MindsDB JOBS로 새로운 항목 감지- 지식 베이스에 없는 기사 자동
ingest
- AI 모델 생성 예시:
```sql
CREATE MODEL translation_model
PREDICT response
USING
engine = 'google_gemini_engine',
model_name = 'gemini-2.0-flash-lite',
prompt_template = 'JUST Translate this text {{content}} to {{lang}} DO NOT GIVE SUGGESTIONS!';
```
4. AI 에이전트 기능
- 다중 분석 기능:
- 공통 사실 (Consensus Points)
- 외부 출처 검증 (Cross-source validation)
- 사기 정보 감지 (Unverified Claims)
- 사용자 인터페이스 기능:
- 기사 클릭 시 요약/번역
- AI 에이전트로 기사 신뢰도 분석
5. MindsDB 주요 활용 기능
CREATE KNOWLEDGE_BASE(지식베이스 생성)CREATE INDEX(semantic indexing 지원)CREATE JOB(주기적 데이터 삽입 자동화)CREATE AGENT(다단계 워크플로우 처리)
결론
- 실무 적용 팁:
- MindsDB의 KB 기능을 활용해 사용자 맞춤형 정보 검색 구현
- Puppeteer + PostgreSQL + MindsDB 연동으로 실시간 뉴스 처리 시스템 구축
- AI 에이전트를 통해 다국어 지원 및 신뢰성 검증 강화
- gemini-2.0-flash-lite 모델 활용 시 고성능 번역/요약 처리 가능