모람

KHUDA 9기 · 정기학술제

소개

모람은 사용자의 자기소개서, 이력서, 포트폴리오 메모 등 흩어진 커리어 기록을 경험 단위로 정리하고, JD/문항별로 적합한 경험을 추천한 뒤 자기소개서 초안까지 작성해주는 경험 기반 자기소개서 작성 보조 프로젝트입니다.

팀원

이름	역할	주요 내용
김연길	경험 전처리	사용자 경험 입력 처리, Notion MCP 기반 경험 추출, 서버 모델 형식에 맞춘 데이터 패키징
김정원	프론트엔드	사용자 화면 및 주요 UI/UX 구현
서지은	RAG 파이프라인	사용자 질의 기반 경험 추천, 프롬프트 증강, LLM 기반 자기소개서 초안 생성
신진수	CRUD API	일반 도메인 CRUD API 구현 및 백엔드 기능 연동

대표 사진

기술 스택

• Backend: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic
• Database: PostgreSQL, pgvector
• AI: LangChain, OpenAI LLM, OpenAI Embeddings
• Infrastructure: Docker Compose
• Test: pytest

MVP 범위

1. 과거 기록 입력 및 원문 보존
2. 경험 단위 구조화와 출처 추적
3. 경험 Vault 검색 및 JD/문항 기반 경험 추천
4. 부족한 정보 보완 질문 생성 및 답변 반영
5. 추천 경험과 원문 근거를 활용한 자기소개서 초안 생성

구조

.
├── apps/
│   ├── backend/          # FastAPI backend
│   └── frontend/         # frontend workspace
├── packages/
│   └── api-client/       # generated API client workspace
├── infra/
│   └── postgres/         # local PostgreSQL/pgvector setup
├── docs/                 # project documentation
├── scripts/              # utility scripts
├── docker-compose.yml
└── README.md

빠른 실행

Docker Desktop을 실행한 뒤 저장소 루트에서 전체 서비스를 시작합니다.

docker compose up --build

최초 실행이라면 별도 터미널에서 데모 데이터를 생성합니다.

python3 scripts/seed_demo.py

• 프론트엔드: http://localhost:5173
• API 문서: http://localhost:8000/docs
• 상태 확인: http://localhost:8000/health

프론트엔드는 Compose 빌드 시 API 모드로 설정되고 /api 요청을 백엔드 컨테이너로 전달합니다. 상세한 로컬 개발 절차와 OpenAI provider 설정은 로컬 개발 및 실행을 참고합니다.

문서

• 전체 실행 및 데이터 투입 가이드
• 프로젝트 개요
• 사용자 시나리오
• 시스템 구성
• API 문서
• 로컬 개발 및 실행
• 데이터 투입 인수인계