'Cook Assistant'는 사용자 맞춤형 비건 레시피 변환 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 Flutter를 사용하여 구현되었으며, 다양한 기능을 제공하여 사용자가 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
- 홈: 최신 레시피와 추천 레시피를 한눈에 볼 수 있습니다.
- 커뮤니티: 사용자들이 레시피와 요리 팁을 공유하고 소통할 수 있는 공간입니다.
- 레시피 제작: RAG(Recipe Assembly Generator)를 사용하여 사용자가 원하는 재료로 레시피를 쉽게 생성할 수 있습니다.
- 마이페이지: 개인 정보 관리 및 즐겨찾기 레시피를 관리할 수 있습니다.
- 나의 냉장고: 집에 있는 재료를 등록하고 관리할 수 있습니다.
- 식재료 등록: 새로운 식재료를 쉽게 추가하고 업데이트할 수 있습니다.
'Cook Assistant'는 사용자의 편의를 최우선으로 하여, 비건 레시피를 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 다채로운 기능을 제공합니다. 이를 통해 누구나 건강하고 맛있는 비건 요리를 손쉽게 만들 수 있습니다.
Cook Assistant에서는 NLP 모델에서 질문 응답 및 정보 검색의 능력을 향상시키기 위해 RAG(Retriever-Augmented-Generator) 기술을 사용합니다.RAG는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
- 향상된 정보 정확성: Context를 활용하여 정보의 정확성을 높입니다.
- 다양한 응답 생성: 단순히 훈련된 데이터뿐만 아니라 사용자가 원하는 정보를 추가하여 다양한 응답을 생성할 수 있습니다.
- 데이터 Embedding: 사전에 VectorDB에 데이터를 Embedding하여 저장합니다.
- 쿼리 처리: 사용자가 쿼리를 던지면, 프롬프팅과 Retrieve, Generate 과정을 통해 Augmented된 답변을 출력합니다.
- Langchain 사용: Cook Assistant에서는 이러한 과정들을 체인 형태로 연결해 작동시켜 주는 Langchain을 사용하여 RAG를 구현하였습니다.
이 기술을 통해 Cook Assistant는 사용자에게 보다 정확하고 다양한 비건 레시피 정보를 제공합니다.
- EC2: 애플리케이션 서버 호스팅
- RDS: 관계형 데이터베이스 서비스
- Docker: 도커를 이용하여 2개의 서버를 컨테이너로 배포
- Java, JPA, Spring Framework, Redis: 유저 인증/인가 처리, 식재료 및 레시피 관리 등 전반적인 안드로이드 API를 관리
- Python, Langchain, Langserve, Pinecone: Langchain 프레임워크로 구현되어 있으며, 레시피 생성을 담당. 벡터 DB로부터 데이터를 검색해 RAG를 진행
