감정 기반 추천 시스템 개발: Google Gemini API & JavaScript 활용
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감정 기반 추천 시스템 개발: Google Gemini API와 JavaScript 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

  • 웹 개발자AI 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 입력Gemini API 분석맞춤 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 저장소Live Demo 링크를 통해 직접 테스트 가능
  • API 키 보안사용자 피드백을 고려한 확장 가능한 구조 설계 권장