프로젝트 목적

• Dizzycode 프로젝트 중 일부 기능(방 추천 기능)을 별도로 담당하는 서버 제작

기술 스택 및 사용목적

• FAISS ⇒ 밀집 벡터 유사도 검사 및 클러스터링
• Sentence Transformer(LaBSE) ⇒ Language-agnostic한 문장 임베딩 기능 활용
• Flask ⇒ 서버 구성

주요 기능

1. 방 추가 시 이를 room_data에 추가하고 room_name을 임베딩하여 FAISS index에 저장함
2. 방 삭제 시 해당 room_data를 삭제하고, 임베딩 된 내용을 FAISS index에서 삭제함
3. 주어진 키워드와 의미상 가장 가까운 k개의 방 이름(room_name)을 검색하고, 해당 방의 식별자(room_id) 및 distance(키워드와 room_name 벡터 간의 거리)와 함께 반환함

의존성

# OS나 CPU에 따라 오류가 발생할 수 있음에 주의
torch==2.3.1+cpu

sentence-transformers
faiss-cpu
flask
numpy

기타

• FAISS index와 room_data는 모두 pickle 형태로 저장 및 관리함
• 메인 프로젝트 링크
  • 서버 : https://github.com/hbam1/dizzycode
  • 클라이언트 : https://github.com/DizzyCode2024/client