GitHub - sidefit12/sidefit12-backend: 사용자의 관심 분야·기술 스택·희망 역할을 기반으로 사이드 프로젝트와 팀원을 추천하는 FastAPI 백엔드 서버 저장소

✨ 백엔드 주요 기능 (Key Backend Features)

✅ 인증 및 사용자 관리

이메일 기반 회원가입·로그인 및 이메일 인증
JWT Access Token·Refresh Token 기반 인증/인가
회원정보 조회·수정, 비밀번호 재설정 및 로그아웃
✅ 프로필 및 온보딩

관심 토픽, 보유·학습 기술 스택, 희망 역할 등록
참여 가능한 기간, 진행 방식 등 프로젝트 참여 조건 설정
자기소개와 포트폴리오 등록 및 프로필 완성도 관리
✅ 프로젝트 모집 관리

프로젝트 모집 글 작성·조회·수정·삭제
토픽, 기술 스택, 모집 역할, 역할별 인원과 모집 마감일 관리
모집 중·모집 완료 등 프로젝트 상태와 지원자 목록 관리
✅ 프로젝트 탐색 및 검색

키워드 기반 프로젝트 검색
토픽·기술 스택·역할·진행 방식·모집 상태를 조합한 필터링
페이지네이션을 적용한 프로젝트 목록 및 상세 조회
✅ 지원 및 팀 구성 관리

프로젝트 지원·취소 및 내 지원 내역 조회
모집자의 지원 승인·거절과 지원 상태 관리
중복 지원과 마감된 프로젝트에 대한 지원 방지
지원 승인 후 팀원 확정 및 프로젝트 진행 상태 관리
✅ 관심 목록 및 활동 기록

관심 프로젝트 저장·해제 및 목록 조회
작성한 모집 글, 지원한 프로젝트와 받은 지원 현황 조회
✅ 파일 업로드 및 관리

프로필 이미지와 공개 자료를 Backblaze B2에 저장
파일 확장자·MIME 유형·시그니처·용량 검증
사용자별 파일 소유권 검증과 소프트 삭제
✅ 알림 및 수신 설정

지원 승인·거절, 모집 마감과 신규 메시지에 대한 알림
읽지 않은 알림 조회와 개별·일괄 읽음 처리
사용자별 알림 수신 설정 관리
✅ 추천·계정 관리

규칙 기반 개인화 추천, 유사 프로젝트와 추천 이유 제공
비밀번호 재확인과 진행 중인 소유 프로젝트 검증을 포함한 회원 탈퇴
✅ 협업·운영 관리

프로젝트 협업 채널과 완료 프로젝트 참여자 리뷰 관리
사용자·프로젝트 신고와 관리자 조회·숨김·정지 처리
✅ 내부 자동 처리

프로필·프로젝트 변경 시 추천 데이터 갱신과 저장 결과 무효화
모집 기한 경과·전 포지션 충원 프로젝트 자동 마감 및 멱등 알림 생성
🔜 확장 기능

프로젝트 채팅·게시판과 일정 관리
FCM 기반 푸시 알림과 WebSocket 기반 실시간 통신
Gemini API를 활용한 사용자·프로젝트 임베딩과 의미 기반 추천 점수 생성

⚙️ 기술 스택 (Tech Stack)

Backend

Database & Persistence

Authentication & Recommendation

Test & Infrastructure

Docker Compose는 로컬 PostgreSQL 테스트 환경에서만 선택적으로 사용합니다.
추천은 역할 40%, 토픽 30%, 기술 스택 30%로 규칙 점수를 계산한 뒤 Gemini 의미 유사도와 결합합니다. 임베딩은 Supabase PostgreSQL의 pgvector에 저장하며, 벡터가 없거나 Gemini를 사용할 수 없으면 규칙 점수로 안전하게 대체합니다.

🤖 백엔드 아키텍처 (Backend System Architecture)

SideFit 백엔드는 초기 운영 복잡도를 줄이기 위해 모듈형 모놀리스 구조로 구성합니다.
각 도메인은 router-service-repository 계층으로 책임을 분리하고, 공통 설정과 인증 의존성은 core 영역에서 관리합니다.

flowchart TD
    Client[Vue Web / PWA Client] -->|HTTPS REST API| API[FastAPI Application]

    API --> Middleware[Middleware<br/>CORS · Logging · Request ID]
    Middleware --> Auth[JWT Authentication & Authorization]
    Auth --> Router[Domain Routers]
    Router --> Service[Business Services]
    Service --> Repository[Repositories]

    Repository --> PostgreSQL[(Supabase PostgreSQL)]
    Service --> Email[Maileroo Email API]
    Service --> Storage[Backblaze B2<br/>S3-Compatible API]

    API -->|JSON Response| Client

패키지 구성

📦 app
┣ 📜 main.py                    # FastAPI 애플리케이션 진입점
┣ 📂 core
┃ ┣ 📜 config.py               # 환경 변수 및 애플리케이션 설정
┃ ┣ 📜 database.py             # DB 엔진과 세션 관리
┃ ┣ 📜 security.py             # JWT, 비밀번호 해시, 인증 의존성
┃ ┣ 📜 exceptions.py           # 공통 예외와 오류 응답
┃ ┗ 📜 logging.py              # 구조화 로그 및 요청 식별자
┣ 📂 common
┃ ┣ 📜 responses.py            # 공통 응답 모델
┃ ┣ 📜 pagination.py           # 페이지네이션
┃ ┗ 📜 enums.py                # 공통 상태값
┣ 📂 domains
┃ ┣ 📂 auth                    # 회원가입·로그인, 이메일 인증, JWT·Refresh Token
┃ ┣ 📂 users                   # 계정 조회·수정, 회원 상태 관리와 탈퇴
┃ ┣ 📂 user_profiles           # 프로필·온보딩, 관심 토픽·기술 스택·희망 역할
┃ ┣ 📂 files                   # 프로필 이미지·공개 자료 파일 메타데이터와 열람 정책
┃ ┣ 📂 projects                # 모집 글·포지션·협업 채널, 프로젝트 상태와 소프트 삭제
┃ ┣ 📂 project_applications    # 프로젝트 지원·취소와 모집자의 승인·거절
┃ ┣ 📂 project_members         # 확정 팀원과 합류·탈퇴·퇴출·복구 이력
┃ ┣ 📂 project_bookmarks       # 관심 프로젝트 저장·해제와 목록 조회
┃ ┣ 📂 notifications           # 서비스 알림과 사용자별 알림 수신 설정
┃ ┗ 📂 reference_data          # 토픽, 기술 스택, 역할 기준 데이터
┣ 📂 integrations
┃ ┣ 📜 maileroo.py             # Maileroo 이메일 발송
┃ ┗ 📜 object_storage.py       # Backblaze B2 S3 호환 파일 저장 연동
┗ 📂 tests                     # API 및 비즈니스 규칙 통합 테스트

각 도메인은 필요에 따라 다음 파일을 포함합니다.

router.py       # HTTP 요청·응답과 엔드포인트
service.py      # 비즈니스 규칙과 트랜잭션 흐름
repository.py   # 데이터 접근 로직
models.py       # SQLAlchemy ORM 모델
schemas.py      # Pydantic 요청·응답 스키마
dependencies.py # 도메인별 인증·권한 의존성

🔐 인증 구조 (Authentication)

SideFit 백엔드는 이메일 인증과 JWT 기반 인증 구조를 사용합니다.

1. 사용자가 이메일, 비밀번호와 기본정보를 입력하여 회원가입을 요청합니다.
2. 서버는 중복 이메일을 확인하고 비밀번호를 단방향 해시로 저장합니다.
3. 이메일 인증을 완료한 사용자가 로그인을 요청합니다.
4. 인증에 성공하면 Access Token과 Refresh Token을 발급합니다.
5. 클라이언트는 보호된 API 요청의 Authorization Header에 Access Token을 포함합니다.
6. 서버는 JWT와 사용자 상태를 검증한 뒤 요청을 처리합니다.
7. 프로젝트 수정, 지원자 승인 등은 소유권과 역할을 추가로 검증합니다.

보안 원칙

비밀번호, 토큰과 같은 민감정보를 로그 및 API 응답에 포함하지 않습니다.
모집 글 수정·삭제와 지원 승인·거절은 객체 단위 소유권을 검증합니다.
입력 길이, 데이터 형식, 페이지 크기와 상태 전이 규칙을 검증합니다.
탈퇴 시 개인정보 삭제 또는 익명화 정책을 적용합니다.

🗄️ 데이터 처리 방식 (Database & Persistence)

구분	기술	역할
Production Database	Supabase PostgreSQL	배포 환경의 사용자, 프로필, 프로젝트와 서비스 데이터 저장
Local Test Database	PostgreSQL 17 또는 SQLite	로컬 수동 검증과 자동화 테스트
ORM	SQLAlchemy 2	엔티티 매핑, 트랜잭션과 데이터 접근
Migration	Alembic	DB 스키마 변경 이력과 배포 환경 마이그레이션 도입 예정
File Storage	Backblaze B2	S3 호환 API를 통한 프로필 이미지와 공개 자료 저장
Validation	Pydantic 2	외부 요청·응답 모델 검증과 내부 모델 분리

주요 데이터 규칙

사용자·프로젝트와 토픽·기술 스택·역할은 연결 테이블로 관계를 관리합니다.
동일 사용자가 하나의 프로젝트에 중복 지원하지 못하도록 유일성 제약조건을 적용합니다.
지원 상태는 PENDING, ACCEPTED, REJECTED, CANCELED로 관리합니다.
마감되거나 모집이 완료된 프로젝트에는 새로운 지원을 허용하지 않습니다.
목록 API에는 페이지네이션을 기본 적용하고 자주 조회되는 검색 조건에 인덱스를 적용합니다.

🧠 맞춤형 추천 구조 (Recommendation)

SideFit의 추천 기능은 사용자의 결정을 대신하지 않고,
조건과 적합도가 높은 프로젝트를 먼저 탐색할 수 있도록 후보를 좁혀 주는 기능입니다.

flowchart TD
    UserProfile[사용자 프로필<br/>관심 토픽 · 기술 스택 · 희망 역할]
    RecruitingProjects[모집 중인 프로젝트]

    UserProfile --> CandidateFilter[후보 프로젝트 필터링]
    RecruitingProjects --> CandidateFilter

    CandidateFilter --> RuleScore[구조화 조건 점수<br/>역할 · 토픽 · 기술 · 진행 방식]
    CandidateFilter --> SemanticScore[의미 유사도 점수<br/>문장 임베딩 · 코사인 유사도]

    RuleScore --> Normalize[점수 정규화]
    SemanticScore --> Normalize

    Normalize --> HybridScore[하이브리드 추천 점수]
    HybridScore --> Reason[추천 이유 생성]
    Reason --> Result[추천 프로젝트 및 근거 반환]

🚀 배포 구조 (Deployment)

SideFit 백엔드는 Render Web Service에 배포합니다. 운영 데이터베이스는 Supabase PostgreSQL, 파일 저장소는 Backblaze B2를 사용합니다. 별도의 Nginx 또는 Docker 컨테이너 배포 구조는 사용하지 않습니다.

flowchart TD
    PR[Pull Request] --> CI[GitHub Actions CI]
    CI --> Ruff[Ruff Lint & Format Check]
    CI --> Test[pytest Integration Test]

    Merge[배포 브랜치 병합] --> Render[Render Web Service]
    Render --> FastAPI[FastAPI · Uvicorn]
    FastAPI --> PostgreSQL[(Supabase PostgreSQL)]
    FastAPI --> Storage[Backblaze B2]
    FastAPI --> Email[Maileroo]

Render에는 .env 파일을 업로드하지 않고 필요한 값을 Environment Variables로 등록합니다.

모집 자동 종료 작업은 비용이 발생하는 Render Cron Job 대신 GitHub Actions 예약 작업으로 10분마다 실행합니다. 워크플로는 .github/workflows/recruitment-close.yml에서 관리하며, GitHub Actions Secret의 BACKEND_ENV_FILE을 운영 환경변수 파일로 사용합니다.

수동 실행이 필요한 경우 GitHub의 Actions → 프로젝트 모집 자동 종료 → Run workflow를 사용하거나 다음 명령을 직접 실행할 수 있습니다.

python -m app.jobs.recruitment_close

애플리케이션 실행 명령은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

💻 로컬 실행 방법 (Getting Started)

1. 저장소 복제

git clone https://github.com/sidefit12/sidefit12-backend.git
cd sidefit12-backend

2. 가상환경 생성 및 활성화

Windows PowerShell:

py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

PowerShell에서 스크립트 실행이 차단되는 경우 현재 터미널에서만 실행 정책을 변경합니다.

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

macOS/Linux:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 의존성 설치

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt

설치된 패키지의 의존성 충돌 여부를 확인합니다.

python -m pip check

4. 로컬 PostgreSQL 실행 (선택 사항)

자동화 테스트는 메모리 SQLite를 사용하므로 Docker가 필요하지 않습니다. Supabase 대신 로컬 PostgreSQL에서 API를 수동 검증하려는 경우에만 프로젝트 루트의 compose.yml을 사용합니다. 이 Docker Compose 구성은 배포에 사용하지 않습니다.

먼저 Docker Desktop을 실행하고 Docker 엔진이 정상적으로 동작하는지 확인합니다.

docker info

컨테이너를 백그라운드에서 실행합니다.

docker compose up -d

실행 상태를 확인합니다.

docker compose ps

정상적으로 실행되면 sidefit-postgres 컨테이너가 Up 또는 healthy 상태로 표시됩니다.

Windows에서 dockerDesktopLinuxEngine 또는
The system cannot find the file specified 오류가 발생하면 Docker Desktop이 실행되지 않은 상태입니다.
Docker Desktop을 실행한 뒤 엔진 구동이 완료되면 명령어를 다시 실행합니다.

5. pgvector 확장과 임베딩 테이블 생성

PostgreSQL 컨테이너가 처음 생성된 경우 sidefit 데이터베이스에서
vector 확장을 한 번 활성화합니다.

docker exec -it sidefit-postgres psql -U sidefit -d sidefit -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"

활성화 여부를 확인합니다.

docker exec -it sidefit-postgres psql -U sidefit -d sidefit -c "\dx"

출력 목록에 vector가 표시되면 정상적으로 적용된 상태입니다.

6. 환경 변수 설정

프로젝트 루트에 .env 파일을 만들고 데이터베이스, 이메일 및 파일 저장소 연결 정보를 설정합니다. 운영에서는 DATABASE_URL에 Supabase PostgreSQL 연결 문자열을 사용합니다.

DATABASE_URL=postgresql+psycopg://사용자:비밀번호@호스트:5432/postgres
MAILEROO_API_KEY=메일_API_키
MAILEROO_FROM_EMAIL=발신_이메일
MAILEROO_FROM_NAME=SideFit
FRONTEND_PASSWORD_RESET_URL=http://localhost:5173/password-reset/confirm
LOG_LEVEL=INFO

STORAGE_ENDPOINT_URL=https://s3.us-west-004.backblazeb2.com
STORAGE_ACCESS_KEY=Backblaze_keyID
STORAGE_SECRET_KEY=Backblaze_applicationKey
STORAGE_BUCKET=sidefit-dev-files
STORAGE_REGION=us-west-004
STORAGE_PUBLIC_BASE_URL=

GEMINI_API_KEY=Google_AI_Studio에서_재발급한_키
GEMINI_EMBEDDING_MODEL=gemini-embedding-001
GEMINI_EMBEDDING_DIMENSION=768
GEMINI_EMBEDDING_VERSION=gemini-embedding-001-768-v1

FIREBASE_CREDENTIALS_PATH=Firebase_서비스계정_JSON_경로
FIREBASE_CREDENTIALS_BASE64=
FIREBASE_PROJECT_ID=Firebase_프로젝트_ID

로컬 Docker PostgreSQL을 사용할 때만 다음 연결 문자열로 변경합니다.

DATABASE_URL=postgresql+psycopg://sidefit:sidefit1234@localhost:5432/sidefit

.env에는 Supabase 비밀번호, Maileroo API Key와 Backblaze Application Key가 포함되므로 Git에 커밋하거나 문서·채팅·화면 캡처에 노출하지 않습니다.

7. 데이터베이스 테이블 생성

SQLAlchemy의 models.py는 테이블 구조를 정의할 뿐이며,
개발 서버를 실행하는 것만으로 PostgreSQL에 테이블이 자동 생성되지는 않습니다.

현재 개발 초기 단계에서는 다음 명령어로 Base.metadata에 등록된 테이블을 생성합니다.

Windows PowerShell:

python -c "from app.core.database import Base, engine; import app.domains.users.models; Base.metadata.create_all(bind=engine); print('테이블 생성 완료')"

macOS/Linux:

python -c "from app.core.database import Base, engine; import app.domains.users.models; Base.metadata.create_all(bind=engine); print('테이블 생성 완료')"

import app.domains.users.models가 있어야 User 모델이 SQLAlchemy의 Base.metadata에 등록됩니다.
새로운 도메인의 모델을 추가한 경우 해당 models.py도 함께 import해야 합니다.

로컬 Docker PostgreSQL의 테이블 목록을 확인합니다.

docker exec -it sidefit-postgres psql -U sidefit -d sidefit -c "\dt"

users 테이블의 컬럼과 제약조건을 확인합니다.

docker exec -it sidefit-postgres psql -U sidefit -d sidefit -c "\d+ users"

Base.metadata.create_all()은 존재하지 않는 테이블만 생성하며, 이미 생성된 테이블의 컬럼이나 제약조건을 변경하지 않습니다.
실제 스키마 변경 이력은 이후 Alembic 마이그레이션으로 관리합니다.

8. 개발 서버 실행

fastapi dev app/main.py

또는 Uvicorn을 직접 실행할 수 있습니다.

uvicorn app.main:app --reload

9. API 문서 확인

구분	주소
API 서버	`http://127.0.0.1:8000`
Swagger UI	`http://127.0.0.1:8000/docs`
ReDoc	`http://127.0.0.1:8000/redoc`

10. 로컬 PostgreSQL 종료 및 재실행

컨테이너를 종료합니다.

docker compose down

데이터를 유지한 상태로 다시 실행합니다.

docker compose up -d

PostgreSQL 데이터 볼륨까지 모두 삭제하려면 다음 명령어를 사용합니다.

docker compose down -v

-v 옵션을 사용하면 로컬 PostgreSQL 데이터가 모두 삭제되므로 주의합니다.

🧪 테스트 및 품질 관리 (Test & Quality)

서비스 계층의 비즈니스 규칙과 권한 검증을 단위 테스트로 확인합니다.
회원가입 → 프로젝트 작성 → 지원 → 승인 → 추천 조회의 핵심 흐름을 통합 테스트로 검증합니다.
중복 이메일, 중복 지원, 마감된 프로젝트 지원과 소유권 위반을 예외 시나리오로 관리합니다.
GitHub Actions에서 Ruff 검사, Python 컴파일 검사와 pytest를 자동으로 수행합니다.
API 오류는 공통 응답 형식으로 반환하고 주요 처리 결과를 구조화된 로그로 기록합니다.

테스트 실행

프로젝트 가상환경에서 전체 테스트를 실행합니다.

.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q

macOS/Linux:

python -m pytest -q

현재 인증 테스트는 실제 PostgreSQL과 Maileroo를 호출하지 않고 메모리 SQLite와 가짜 이메일 발송기를 사용합니다. 테스트마다 DB가 초기화되므로 로컬 개발 데이터에 영향을 주지 않습니다.

Ruff 코드 포맷팅

Python 코드 포맷은 Ruff를 사용합니다. 공통 규칙은 pyproject.toml에 정의되어 있으며 줄 길이 100자, 큰따옴표, 스페이스 들여쓰기를 적용합니다.

전체 애플리케이션과 테스트 코드에 포맷을 적용합니다.

.\.venv\Scripts\python.exe -m ruff format app tests

파일을 변경하지 않고 포맷 준수 여부만 확인합니다.

.\.venv\Scripts\python.exe -m ruff format --check app tests

macOS/Linux에서는 다음과 같이 실행합니다.

python -m ruff format app tests
python -m ruff format --check app tests

코드를 수정한 뒤에는 Ruff 포맷 검사와 pytest를 모두 통과시켜야 합니다.

GitHub Actions CI

백엔드 테스트 및 코드 품질 검사는 develop 브랜치의 push와 Pull Request에서 실행됩니다. 수동 실행도 지원하며 다음 항목을 순서대로 검사합니다.

GitHub Actions Secret에서 테스트용 .env 생성
Python 3.13 및 pip 의존성 설치
pip check 의존성 무결성 검사
Ruff lint 검사
Ruff 포맷 검사
Python 코드 컴파일 검사
전체 pytest 통합 테스트

CI 테스트에서는 외부 PostgreSQL과 Maileroo를 호출하지 않으며 테스트 전용 환경변수와 메모리 SQLite를 사용합니다.

Repository의 Settings → Secrets and variables → Actions에서 BACKEND_ENV_FILE Secret을 생성하고 테스트용 .env 파일 전체 내용을 값으로 등록해야 합니다. 운영용 비밀번호나 운영 API Key 대신 CI 전용 값을 사용합니다.

🤝 Conventions

SideFit은 일관된 형상 관리와 작업 이력 관리를 위해 아래 규칙을 사용합니다.

Commit & Branch Convention
모든 작업은 GitHub Issue로 정의합니다.
작업 브랜치에서 구현한 뒤 Pull Request를 통해 main 브랜치에 병합합니다.
Pull Request에는 구현 내용, 테스트 결과, API·DB 변경 여부를 기록합니다.

📚 참고자료 (References)

💁‍♂️ 개발자 소개 (Developer)

백현빈
Backend · AI Recommendation · Infrastructure

Vector DB 설정

추천 기능은 Supabase PostgreSQL의 pgvector와 Gemini 텍스트 임베딩을 사용합니다. 사용자와 프로젝트 임베딩은 각각 독립 테이블인 user_embeddings, project_embeddings에 768차원 벡터로 저장합니다.

Supabase SQL Editor에서 sql/pgvector_setup.sql을 실행합니다.
Google AI Studio에서 노출되지 않은 새 API 키를 발급합니다.
로컬 .env와 Render Environment Variables에 GEMINI_API_KEY를 등록합니다.
기존 사용자·프로젝트는 추천 갱신 작업을 실행해 임베딩을 생성합니다.

기존 사용자·프로젝트 전체의 임베딩을 일괄 생성하려면 다음 명령을 한 번 실행합니다.

python -m app.jobs.embedding_backfill --batch-size 50

같은 원문과 임베딩 버전은 다시 Gemini API를 호출하지 않고 건너뜁니다. 일부 항목이 실패해도 나머지 항목은 계속 처리하며, 종료 시 처리·건너뜀·실패 건수를 JSON으로 출력합니다.

실제 API 키는 Git, README, 이슈, 채팅 또는 화면 캡처에 포함하지 않습니다.

FCM 푸시 알림 설정

로컬에서는 Firebase 서비스 계정 JSON 경로를 FIREBASE_CREDENTIALS_PATH에 등록합니다. Render에서는 JSON 파일 전체를 Base64로 변환해 FIREBASE_CREDENTIALS_BASE64에 등록합니다. 서비스 계정 파일과 Base64 값은 Git 또는 문서에 포함하지 않습니다.

Supabase에는 sql/push_devices_setup.sql을 실행합니다. 프론트엔드는 Firebase Web SDK에서 발급받은 등록 토큰을 다음 API로 등록하고, 로그아웃 또는 알림 권한 해제 시 삭제합니다.

POST   /api/v1/users/me/push-devices
DELETE /api/v1/users/me/push-devices

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github		.github
app		app
migrations		migrations
tests		tests
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
compose.yml		compose.yml
cors.json		cors.json
pyproject.toml		pyproject.toml
pytest.ini		pytest.ini
requirements.txt		requirements.txt

Uh oh!

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

✨ 백엔드 주요 기능 (Key Backend Features)

⚙️ 기술 스택 (Tech Stack)

Backend

Database & Persistence

Authentication & Recommendation

Test & Infrastructure

🤖 백엔드 아키텍처 (Backend System Architecture)

패키지 구성

🔐 인증 구조 (Authentication)

보안 원칙

🗄️ 데이터 처리 방식 (Database & Persistence)

주요 데이터 규칙

🧠 맞춤형 추천 구조 (Recommendation)

추천 처리 원칙

🚀 배포 구조 (Deployment)

💻 로컬 실행 방법 (Getting Started)

1. 저장소 복제

2. 가상환경 생성 및 활성화

3. 의존성 설치

4. 로컬 PostgreSQL 실행 (선택 사항)

5. pgvector 확장과 임베딩 테이블 생성

6. 환경 변수 설정

7. 데이터베이스 테이블 생성

8. 개발 서버 실행

9. API 문서 확인

10. 로컬 PostgreSQL 종료 및 재실행

🧪 테스트 및 품질 관리 (Test & Quality)

테스트 실행

Ruff 코드 포맷팅

GitHub Actions CI

🤝 Conventions

📚 참고자료 (References)

💁‍♂️ 개발자 소개 (Developer)

Vector DB 설정

FCM 푸시 알림 설정

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Packages

Contributors

Languages