AI 검색 추천 서비스

FastMCP를 활용한 지능형 검색 추천 시스템

프로젝트 개요

이 프로젝트는 FastMCP를 통합하여 다양한 외부 검색 서비스를 연동하고, LLM을 활용한 지능형 검색 추천 서비스를 제공합니다. Kafka 기반의 데이터 파이프라인을 통해 대량의 데이터를 처리하고, Elasticsearch를 통해 효율적인 검색을 지원합니다.

기술 스택

• Language: Kotlin 1.9.25
• Framework: Spring Boot 3.5.7
• Java: 21
• AI: Spring AI 1.1.0
• Message Queue: Apache Kafka
• Search Engine: Elasticsearch
• Cache: Redis
• Database: MySQL

모듈 구조

api-service

• LLM 호출 및 추천 API 제공
• Kafka Producer/Consumer 구현
• REST API 엔드포인트

batch-app

• Elasticsearch 색인 배치 작업
• 데이터 전처리 및 변환
• 스케줄링 작업

fast-mcp (예정)

• FastMCP 통합 모듈
• 다양한 외부 검색 API 연동
• 검색 서비스 오케스트레이션

아키텍처

[외부 검색 API] ← [FastMCP] → [API Service] → [LLM]
                                      ↓
                                  [Kafka]
                                      ↓
                              [Batch App] → [Elasticsearch]
                                      ↓
                                  [Redis Cache]

시작하기

사전 요구사항

• JDK 21
• Docker & Docker Compose
• Gradle

Kafka 실행

docker-compose up -d

Kafka UI: http://localhost:8989

애플리케이션 실행

# API 서비스 실행
./gradlew :api-service:bootRun

# 배치 애플리케이션 실행
./gradlew :batch-app:bootRun

주요 기능

• 지능형 검색: LLM을 활용한 자연어 기반 검색
• 검색 추천: 사용자 의도를 파악한 맞춤형 추천
• 실시간 데이터 처리: Kafka를 통한 스트리밍 파이프라인
• 대용량 색인: Elasticsearch를 통한 효율적인 검색
• 외부 API 통합: FastMCP를 통한 다양한 검색 서비스 연동

개발 상태

• 프로젝트 초기 설정
• 멀티 모듈 구조 (api-service, batch-app)
• Kafka 환경 구성
• Kafka Producer/Consumer 구현
• FastMCP 모듈 추가
• LLM 통합
• Elasticsearch 색인 배치
• 검색 추천 API 구현

라이센스

이 프로젝트는 사내 프로젝트입니다.