감정 기반 추천 시스템 개발: Google Gemini API와 JavaScript 활용
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- 웹 개발자 및 AI API 통합에 관심 있는 개발자
- 중간 수준의 JavaScript 및 API 사용 경험 필요
핵심 요약
- Google Gemini API를 활용한 감정 분석 기반 추천 엔진 구현
- HTML, JavaScript를 기반으로 한 간단한 웹 앱 개발
- 사용자 감정 입력 → Gemini API 분석 → 맞춤 콘텐츠 추천의 3단계 구조
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 개요
- 웹 앱의 목적: 사용자의 감정 상태에 따라 영화/음악 등 콘텐츠 추천
- 핵심 기능: 실시간 감정 분석, 추천 결과 표시
- 사용 기술: Google Gemini API, HTML, JavaScript
2. 기술 스택
- Gemini API (Google Cloud)
- 감정 분석 모델 제공
gemini-pro
버전 사용- JavaScript
- 사용자 입력 처리 및 API 통신
fetch()
사용한 비동기 요청- HTML/CSS
- 간단한 UI 구현
3. 구현 단계
- 사용자 입력 수집
- 텍스트 입력 필드를 통해 감정 상태 입력
- Gemini API 통합
- 감정 분석 요청:
POST /v1/models/gemini-pro:generateContent
- 응답 데이터에서 감정 라벨 추출
- 추천 로직 구현
- 감정 라벨에 따라 사전 정의된 콘텐츠 목록 필터링
4. 실무 고려사항
- API 키 보안
- 클라이언트 측에 노출 시키지 않고 서버에서 처리 권장
- 오류 처리
- API 요청 실패 시 사용자 피드백 제공
- 확장성
- 추천 데이터베이스 확장 가능성
결론
- Gemini API의 감정 분석 기능을 활용한 실시간 추천 시스템 구현 예시
- GitHub 저장소 및 Live Demo 링크를 통해 직접 테스트 가능
- API 키 보안 및 사용자 피드백을 고려한 확장 가능한 구조 설계 권장