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Team-A-I/A-I

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프로젝트 소개

AI 채팅 감정 분석기

AI 감정분석 모델을 사용해 사용자가 대화내용을 업로드하면
시간별 감정변화, 감정별 비율 차트화, 일별평균 카톡량, 답장텀 그래프화를해서
사용자가 한눈에 정보들을 알아보고 흥미있게 볼수있도록 제공하는 서비스입니다.


프로젝트 기간 📆

2024-06-10 ~ 2024-06-18 (총8일간)

팀 소개 👨‍👩‍👦‍👦

저희팀 A:I의 :(콜론)은 수학 공식에서 등식이나 비율을 표현할 때 쓰는 기호입니다.
A = Artificial, I = Intelligence죠. 인간이 의도적으로 만든 것 = 지능이라는 공식이 성립되어
인간과 같은 지능을 가진 똑똑한 AI를 만들겠다는 마음가짐으로 만들어진 팀입니다.


팀원 소개

Team

권회은(팀장!)
@heweun
강지윤
@jiyun1013
김현석
@hyunseok92
정상엽
@catapracts
배정현
@baejeonghyun23
  • 권회은: 모델 생성/추론 + 화면 출력 + 배포
  • 강지윤: 화면 UI/UX + PPT 작성
  • 김현석: 모델 생성/추론 + 데이터 후처리(차트화) + 배포
  • 정상엽: 모델 성능테스트 + 발표준비/발표
  • 배정현: 화면 UI/UX + 데이터 후처리(차트화)

시작 가이드

  • 가상환경
파이썬 버전 3.10
  • front
패키지 설치 npm install
실행 npm start
  • back
패키지 설치 pip install -r requirements.txt
실행 uvicorn main:app --reload --port=5000

기술 스택

기술 스택


화면 구성 📺

메인 페이지

메인 페이지 메인 페이지 메인 페이지 메인 페이지

업로드 페이지

업로드 페이지 로딩 페이지 로딩 페이지

결과 페이지

결과 페이지 결과 페이지 결과 페이지

주요 기능 📦

⭐️ 카카오톡 대화내용 텍스트 추출 업로드시 감정분석

  • 11가지 감정으로 대화에서 분석해서 결과로 나타낸다.
  • 나온 결과로 가중치를 설정해 호감도를 도출해낸다.

⭐️ LLM을 사용한 대화내용 요약

  • 업로드한 대화내용을 LLM 모델을 돌려서 간단하게 5줄요약해서 사용자에게 보여준다

⭐️ 결과페이지 결과값 차트화

  • 시간별 감정변화를 한눈에 볼수있는 차트로 시각화
  • 대화내용중에 나온 감정별로 차지하는 비율을 차트로 시각화
  • 하루평균 대화량 차트로 시각화
  • 전체대화의 답장텀을 차트로 시각화

아키텍처 ⛓

아키텍처


A-I : 깃허브 규칙

READ ME

  • README 는 간단하게라도 작성한다.
  • 리드미의 용도는 이 프로젝트가 무엇인지 그리고 어떻게 동작하는지에 대해 설명하는 기본 자료
  • 리드미가 없으면 프로젝트를 다른 사람이 이해하는데 쉽지 않을 수 있다.
  • README Template Guide
  • 처음부터 Best Case 로 작성하지 않아도 된다.
  • 작성을 하고 계속 갱신하는게 중요하다.

브런치 전략

Code Convention

Commit Message

[Feature] - 개발에 관한 기능일경우 [Hotfix] - 오류 fix 에 대한 기능

  • 커밋 메시지는 간결하고 짧게 구성한다. (첫줄만 출력)
  • 많은 파일은 커밋하기 보다 적은 파일의 수로 커밋한다. (자주하기 !)
  • 하나의 커밋에 하나의 목적만 있는게 좋다. (기능별로 커밋)

Code Review

  • 코드 리뷰가 되지 않은 코드는 머지 되지 않는다.
  • 코드 리뷰는 프로젝트의 필수 요소.
  • 코드 리뷰 기본 정책
  • 코드 리뷰의 목적
    • 코드 리뷰는 팀의 발전이 목표
    • 좋은 퀄리티의 Product 를 만들어내는데 목표가 있다.
    • 가독성이 좋은 코드. 유지보수하기 좋은 코드가 목표
    • 팀 모두가 프로젝트에 대한 이해도가 높아지는 것이 목표
    • 목적없는 비난과 비판은 지양
    • 서로 함께 성장할 수 있는 피드백을 지향
  • 코드리뷰는 Github PR 을 활용한 온라인 리뷰, 함께 모여서 진행하는 오프라인 리뷰로 나눈다.
    • 온라인 리뷰
      • Commit Message 와 Code Diff 를 중심으로 리뷰 한다.
      • 리뷰어가 파악할 수 있는 범위 내에서만 점검한다.
    • 오프라인 리뷰
      • 개발을 한 의도와 방향성에 대해 컨센서스를 맞추는 것이 목표
      • 온라인에서는 서로 주고 받기 어려운 구조적인 부분에 대해 서로 논의하는 자리
      • 온라인 리뷰와 별개로 오프라인 리뷰도 필수로 진행 (머지를 한 코드라도 오프라인 리뷰는 진행)