🐥 OpenAI를 사용하여 한의원들을 위한 비즈니스 컨설팅 서비스 회고

해당 포스트는 wecode의 기업협업(인티그레이션) 중 프로젝트 내용입니다 !

📚 프로젝트

• 팀 이름 : 알고홀릭 (Algoholic)
• 요약 : 해당 기업의 MEMBERS 한의원들의 수가 사람이 감당하기엔 벅찰 정도로 많아져 개별적인 접촉이 어려워지고 있음. 이를 해결하기 위해 AI를 활용하여 한의원들을 대상으로 비즈니스 컨설팅 서비스를 개발함.
• 구성원 : BE 2명
• 기술 스택 : Javascript, Node.Js, Fastify, PostgreSQL
• 깃허브 링크 : 비공개 레포여서 X

📗 프로젝트 내 역할

• 기능 개발
• Swagger를 사용하여 개발한 기능 자동 문서화

📕 API Flow

• POST questions: 피드백 질문 생성
  1. 사용자가 원하는 분석 기간의 memberId, startMonth, startYear, endMonth, 그리고 endYear를 포함해서 POST 요청을 보냅니다.
  2. Axios와 Swagger를 통해 5개의 요청을 보내며 멤버스 데이터를 받습니다
  3. 다음 단계를 위해 데이터를 처리하고 정리하여 연도와 월별로 합칩니다
  4. OpenAI
     1. CSV 데이터를 OpenAI에 전송하고, 10개의 분석과 피드백 질문을 요청합니다.
     2. 결과의 정확성을 높이기 위해, 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용하며 프롬프트와 temperature를 조절했습니다.
  5. 생성된 질문들을 Postgres 데이터베이스에 저장합니다
• GET questions: 피드백 질문 조회
  • 사용자가 조회하고자 하는 결과의 memberId과 기간을 포함해서 GET 요청을 보냅니다.
  • 데이터베이스에 저장된 질문들을 유저한테 보냅니다

📘 프로젝트 진행 중 생긴 이슈 및 해결방법

• OpenAI를 통한 질문 생성 과정에서의 이슈

  • swagger를 통해 받아온 data를 객체형식으로 ai에게 넘겨주고 질문을 생성 → 질문의 퀄리티가 상당히 낮음.
  • data의 문제가 아님이라고 생각을 하고 프롬프트 및 temperature를 수정 → 결과 여전히 똑같음.
  • 이쯤 돼서야 ai가 객체인 data를 제대로 못가져오는 건 아닌가를 느껴 csv형태로 수정. → 결과 만족.

• 생성된 질문을 DB에 적재 시 생긴 이슈

  • OpenAI를 통해 생성된 10개의 질문을 postgreDB에 01 ~ 10 순으로 적재하기 위해 초반에는 다음과 같은 로직으로 적재를 하였다.

    하지만, 이렇게 로직을 구현할 시 질문의 양이 10개 이상일 시에는 for문 밖의 for문을 써야하는 등 상당히 번거롭게 구현을 해야한다는 걸 깨달았다. 그래서 javascript의 내장 함수인 padStart()를 사용하여 이 문제를 해결하였다.

🤔 느낀점 및 배운점

• 좋은 코드란 무엇인가?
  • 프로젝트 진행 중 시니어 개발자분의 코드 리뷰를 2번 받았음.
  • 코드 리뷰 받는 중 저땐 내가 왜 코드를 저렇게 짰을까 하는 부분이 많이 생각이 듦.
  • 또한 팀 단위의 프로젝트임으로 내가 짠 코드에 대해 다른 분이 봤을 때 이해를 할 수 있는 부분은 로직을 볼 수도 있지만, 가장 크게는 함수명을 보고 파악하는 것이 쉽다는 것을 알게 됨 → 함수명만 보아도 다른 사람이 이해할 수 있도록 지으려고 노력 중입니다 !