minjin1/mbti

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│               index.html  (단일 페이지 앱)                  │
│    MBTI 검사 / 도서검색 / 큐레이션 / 사서 Q&A              │
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                       │  HTTP API
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│              FastAPI 서버  (Python, 포트 7860)              │
│                                                            │
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│  │ search_      │  │ semantic_    │  │  claude_       │  │
│  │ engine.py    │  │ engine.py    │  │  chat.py       │  │
│  │ (하이브리드)  │  │ (임베딩)     │  │  (AI 사서)     │  │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └───────┬────────┘  │
│         └─────────────────┴──────────────────┘            │
│                            │                               │
│         ┌──────────────────▼──────────────────┐           │
│         │      SQLite DB  (사서 Q&A 5,905건)   │           │
│         └─────────────────────────────────────┘           │
└──────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                       │  외부 API 연동
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        ▼              ▼                  ▼
  국립중앙도서관     알라딘 TTB        Google Books
   Open API          도서 검색          도서 검색
  (사서 Q&A DB)    (표지·메타데이터)  (보조 검색)

입력: "힘들때 위로가 되는 책 추천해줘"
        │
        ▼
① 어미·조사 제거
   힘들때 → 힘들 (때 제거)
   위로가 → 위로 (가 제거)
   추천해줘 → 추천 (해줘 제거) → 노이즈어 → 삭제
        │
        ▼
② 노이즈어 필터 (책, 추천, 읽기, 좋은, 싶을, 찾고 등)
   "되는", "책", "추천" 제거
        │
        ▼
출력: "힘들 위로"  ← 이 키워드로 알라딘 API 검색

입력: "MBTI INFP에게 추천하는 소설"
        │
        ▼
INFP, INTJ, ENFP 등 16가지 유형 코드 감지
        │
        ▼
유형 코드 → "MBTI" 로 통합
        │
        ▼
출력: "MBTI 소설"  ← 알라딘에 실제 책이 있는 검색어

사용자 질문
     │
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     ▼                              ▼
 벡터 검색                      키워드 검색
 (시맨틱 임베딩)                (BM25 알고리즘)
                                   
 ko-sroberta 모델               SQLite FTS5
 → 의미가 비슷한 Q&A 탐색       → 단어가 일치하는 Q&A 탐색
 예) "슬플 때" ≈ "우울할 때"    예) "판타지" = "판타지"
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     └──────────────┬───────────────┘
                    ▼
          RRF (순위 융합 알고리즘)
          두 결과의 순위를 통합·정규화
                    │
                    ▼
          동적 가중치 적용

Input  : query = "우울할 때 읽으면 좋은 책"
           ↓  _extract_book_keywords()
Processing: "우울할" → "우울", "읽으면"·"좋은"·"책" 제거
           ↓
Effective Query: "우울"
           ↓  알라딘 API + Google Books API 병렬 호출
Output : [
  { title, author, publisher, cover_url, isbn },
  ...
]

Input  : query = "힘들 때 위로가 되는 책 추천해줘"
           ↓  hybrid_search()
Processing:
  1. 벡터 검색 → 상위 16건 후보
  2. 키워드 검색 → 상위 16건 후보
  3. RRF 융합 → 동적 가중치(0.70:0.30) 적용
  4. 상위 8건 선택
           ↓  get_librarian_response()
Output : {
  response: "사서 답변 텍스트",
  sources: [ Q&A 출처 카드 8건 ],
  vector_engine: "tfidf",
  weights: { vector: 0.70, keyword: 0.30 }
}

Input  : keyword = "역사를 쉽게 이해할 수 있는 책 알려줘"
           ↓  _extract_book_keywords()
Effective: "역사 이해"
           ↓  국립중앙도서관 Open API
Output : {
  keyword: "역사를 쉽게...",  ← 표시용 원본 유지
  kdc: { code, name, color },  ← 자동 KDC 분류
  pagination: { total: 2587, ... },
  search_results: [ 도서 목록 ]
}

로컬 수정
   │
   ├─ git push origin master ─→ GitHub (소스 보관)
   │                                │
   │                         GitHub Actions
   │                                │
   └─ git push hf HEAD:main ──→ HuggingFace Spaces
                                    │
                              Docker 빌드 & 배포
                                    │
                            https://minjin1-mbti.hf.space