차림 백엔드팀 레포지토리입니다.
- 프레임워크: Spring Boot, Flask
- 언어: Java 17, python
- 데이터베이스: H2 (runtime only)
- API 클라이언트: KaKao Maps Services, Open AI
- 유효성 검사: Hibernate Validator
- 클라우드 서비스: Naver Cloud Platform
- 컨테이너: Docker
- 시스템 아키텍처 설계
- Docker를 사용한 코드 컨테이너화
- Flask를 이용한 AI 모델 서빙_OCR 모델을 API로 통합하여 서비스 제공
- Open AI를 이용한 메뉴 설명 API
- 사용자 위치 좌표 전송 및 음식점 조회
- 워드클라우드
- 운영체제: Ubuntu 20.04
- IDE/에디터: IntelliJ IDEA, Visual Studio Code
- 버전 관리: Git, GitHub
- 패키지 매니저: Maven Central, pip (Flask 용)
- 기타 도구: Lombok, H2 Database (for in-memory database testing)
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커뮤니케이션: Slack
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프로젝트 및 문서 관리: Notion
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API Test: Postman
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기타 도구: 게더 타운(협업 및 실시간 피드백 도구)
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언어 지원: 영어, 일본어, 중국어 기능 제공
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텍스트 기반 AI 정보 제공: 카메라로 메뉴판을 찍으면 텍스트를 인식하여 각 메뉴를 사용자가 이해하기 쉽도록 자국의 언어로 번역해주며 chat GPT를 이용하여 각 음식에 대한 설명, 알레르기 정보를 간략하게 제공
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환율 기반 가격 정보: 사용자의 국가 화폐 단위로 환율을 적용해 음식 가격 정보를 제공
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리뷰 분석 및 추천 메뉴 제공: 음식점 리뷰를 분석해 인기메뉴를 추천하고, 이를 워드클라우드 형태로 시각화
- 사용자들은 메뉴를 보다 쉽게 이해할 수 있음
- 자신의 식습관 및 건강상태에 맞는 음식을 선택할 수 있음
- 지불해야하는 금액에 대한 명확한 정보를 얻을 수 있음