Django 최종 팀 프로젝트
프로젝트 발표
예상 질문 정리
- Redis 사용 이유: 장바구니 정보를 gpt에 전달하기 위해 해당 정보가 저장되어야 하는 동시에 장바구니를 조작할 때마다 반영이 빨리 되어야 함 → 속도가 빠르고 정보를 잘 잊어버리며 용량이 크지 않은 특징을 지님. 장바구니
음성 인식 시의 문제 개선 방법
- 자바스크립트 코드 수정으로 키오스크 안내 음성과 소비자 음성 인식이
- 타이머로 말하는 타이밍을 시각화해서 알려주는 방법
- 소비자의 transcript 를 화면에 표시해줌으로써 자신이 발화한 문장이 어떻게 인식되었는지 보고, 소비자가 스스로 발화를 교정할 수 있도록 돕는다.
토큰 최적화
- 얼굴 인식: 흑백, 사진 배경을 잘라내서 얼굴만 남겨서 처리함으로써 나이 측정을 실행하는 얼굴의 일관성을 높여서 정확도를 높이고 그 과정에서 토큰 사용량을 줄일 수 있다.
- 음성 인식: 토큰 최적화보다는 정확도를 높여 소비자의 요청을 잘 처리하는 것이 우선이라고 판단했다 / 장기적으로는 gpt 모델의 발전으로 기능의 향상 + 현재 사용하고 있는 4o 모델의 비용이 감소할 것이라고 예상했다.
겪었던 문제점
- js + axios 요청 + views.py + redis
- 음성으로 장바구니 관련 CRUD 구현이 어려웠음: 기존 js로 장바구니를 조작하던 부분을 redis로 전환했어야 했고, 프롬프트를 구성하는 데에 많은 시행착오를 겪었다. (행동, 수량 → + 수량, - 수량 → redis 를 같이 전달해 최종 수량을 받아올 수 있도록 수정) 해당 요청을 분기 처리로 구성하는 데에도 어려움을 겪었다. (어디에서 분기 처리를 해주어야 하는지)
테스트 시 오류
- 음성 인식에서 가장 많은 질문이 들어올 것이라고 예상
전혀 다른 메뉴를 추천하는 오류가 발생, 어떤 해결책 ?
- 해당 문제는 음성 input이 제대로 되지 않았을 때 발생하는 것으로 판단이 되고, 따라서 음성 인식을 정확한 타이밍에 할 수 있도록 처리를 해주면 자연스럽게 해결할 수 있을 것이라고 판단하였다.
얼굴 인식의 속도 느린데요?
- 느린 것을 인지하고 있음: 내부 테스트 결과 로컬 카메라를 이용하는 것이 배포 환경보다 좀 더 빠른 속도라고 판단이 됨. 실제 키오스크에 적용 시 빠른 방안을 선택하여 실행하는 것이 현재 저희로서는 제시할 수 있는 해결 방안입니다. 추후에 더 깊은 고민을 통해 해결할 용의가 있음
- 배포 환경의 변수..
- gpt의 발전을 기대함......
왜 django admin을 사용했는지
- 프로젝트 진행의 우선 순위를 생각해봤을 때, 사용자가 서비스를 이용하는 부분이 잘 구동되어야 한다고 판단하였고 따라서 메뉴, 해시태그 CRUD를 django admin을 통해 구현 시간을 줄이고 키오스크를 이용하는 부분을 구성하는 데에 더 시간을 투자하였다.
- django framework은 admin을 직접 구현하지 않아도 되는 장점을 가지고 있기 때문에 저희가 쓰는 프레임워크의 유용한 기능을 최대한 활용하고자 하였습니다.
발전 중...