Realyze: 실시간 부동산 정보 제공 AI 챗봇 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발, 인공지능, 데이터 분석

대상자

• 대상자: 소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, 부동산 데이터 분석가
• 난이도: 중간 (AI 기반 챗봇 구축, 웹 스크래핑 기술, 실시간 데이터 처리 포함)

핵심 요약

• 🧠 AI 기반 챗봇 개발: CrewAI와 Crawl4AI를 활용한 멀티 에이전트 협업 구조로 실시간 부동산 데이터 수집
• 🌐 실시간 데이터 처리: Bright Data Web Unlocker API를 통해 CAPTCHA, 프록시 등 반스캐핑 장벽 극복
• 📦 기술 스택: Django (백엔드), React (프론트엔드), MongoDB (챗봇 메모리)

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• Realyze는 사용자의 요구사항(예: "3-bedroom apartment in Lagos")을 기반으로 실시간 부동산 데이터를 제공하는 AI 챗봇
• 전통적인 정적 데이터셋 기반의 접근 방식 대신, 웹 스크래핑을 통해 최신 정보 제공
• 사용자 편의성 향상: 24/7 운영, 실시간 시장 변화 반영

2. 기술 스택 및 아키텍처

• AI/ML 관련: CrewAI (멀티 에이전트 협업), Crawl4AI (웹 스크래핑 로직 자동화)
• 데이터 저장: MongoDB를 통해 챗봇의 대화 이력 및 사용자 선호도 저장
• 프론트엔드/백엔드: React (프론트엔드), Django (백엔드)
• API 활용: Bright Data Web Unlocker API를 통해 실시간 부동산 웹사이트 접근

3. Bright Data 인프라 활용

• CAPTCHA/프록시 문제 해결: Bright Data의 인프라를 통해 자동화된 스크래핑 수행
• 확장성: 프록시, 헤더, CAPTCHA 관리 없이 스크래핑 에이전트 확장 가능
• 실시간 처리: 정기 스크래핑 대신 실시간 데이터 수집을 통해 시장 변화 즉시 반영

4. 성능 개선 효과

• 데이터 신선도: 정적 데이터셋 대신 실시간 부동산 정보 제공
• 사용자 신뢰도 향상: "사용 가능한" 물건만 추천하여 실질적 거래 가능성 증대
• 시장 변화 대응: 실시간으로 새로운 물건 등록 반영

5. 팀 및 기여자

• oluwaseyifunmi_oshinfowok (코딩), codej (팀 협업)

결론

• 핵심 팁: Bright Data의 Web Unlocker API는 반스캐핑 장벽을 극복하고 실시간 데이터 수집을 가능하게 함. AI 챗봇에서 실시간 데이터 활용은 사용자 경험과 시장 적응력 향상에 직결됨.