Feature/us 09 chunking embedding - Chunking 및 Embedding 작성#16
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Jun 30, 2026
UX 감사 후속(보류했던 중간 규모 6건). - [Team-StackUp#9 데이터유실] 라이브 텍스트 답변 낙관적 업데이트 롤백: 답변은 WS fire-and-forget (ack 없음)이라 tempId별 10s 타임아웃 도입 — 시간 내 서버 반영(pendingAnswers content 매칭 소진)이 없으면 stuck 낙관적 메시지 제거 + 입력 복원(restoreDraft) + 실패 토스트. 낙관적 상태를 COMPLETED→CREATED('전송 중')로. 해피패스(서버 COMPLETED 대체)·dedup 보존, 언마운트 시 타이머 정리. - [Team-StackUp#17] 세션 생성: maxQuestions >= generalQuestionCount 교차검증 + 인라인 안내, 라벨 명료화('한 주제를 얼마나 파고들지', '꼬리질문 포함 전체 질문 최대 개수'). - [Team-StackUp#18] 피드백 리포트: 강점/개선/키워드/학습방향을 점수 직후로 끌어올림, 직무적합도·이해도·첫인상을 '추가 평가' 그룹으로 묶어 '종합 점수 미반영' 면책 1회. - [Team-StackUp#16] 세션 생성 페이지 '워크스페이스로' 복귀 링크 추가. - [Team-StackUp#22] 터치 타깃: Stepper ± 및 DeliveryModeToggle min-h-11(>=44px). - [Team-StackUp#12] 공용 ListSkeleton 도입, 5개 목록의 '불러오는 중…' 한 줄 → 고정높이 골격(CLS↓). build 통과, lint 신규 에러 없음. 프론트 전용. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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변경 사항
PDF 이력서 처리
<프론트 및 코어 백엔드>
사용자가 이력서 업로드 -> 코어 백엔드에서 MinIO에 저장 -> 관련 테이블 CRUD -> RabbitMQ 메세지 발행
<AI 서버>
RabbitMQ 메세지 수신 -> MinIO에서 PDF 가져옴 -> PDF 텍스트 추출 -> LLM 호출 -> MinIO에 마크다운 저장 -> 마크다운 chunking -> chunk를 pgvector에 embedding -> RabbitMQ 메세지 발행
<코어 백엔드>
RabbitMQ 메세지 수신 -> 관련 테이블 CRUD
Github 리포지토리 처리
<프론트 및 코어 백엔드>
사용자가 리포 추가 -> 코어 백엔드에서 관련 테이블 CRUD -> RabbitMQ 메세지 발행
<AI 서버>
메세지 수신 -> 깃허브 토큰 가져옴 -> 리포지토리 호출 -> 미리 설정한 우선순위 기반으로 프로젝트 분석 -> LLM 분석 -> MinIO 저장 -> 이후 똑같은 chunk embedding
웹 이력서 처리
모두 똑같지만 AI 서버가 PDF 텍스트 추출 대신 웹 텍스트 추출
뭘 하는지 간단하게 정리하겠습니다.
chunking
텍스트를 조각냅니다.
LLM 모델은 입력 길이에 한계가 있으니 분석한 md가 길어지면 다 못넣습니다.
조각 단위로 설정해야 질문과 관련된 부분을 타게팅 할 수 있습니다.
chunk_size는 조각의 최대 길이, chunk_overlap은 조각끼리 겹치는 길이를 의미합니다.
각 조각의 경계에서 의미가 잘리는걸 방지하기 위해 설정합니다.
자르는 기준은 줄바꿈 및 단어 경계입니다.
embedding
텍스트를 벡터로 변환합니다.
의미가 비슷한 텍스트끼리면 좌표가 가깝고 다르면 멀리 떨어집니다. (+1은 같은의미 0은 무관 -1은 반대)
RAG는 아래와 같이 수행됩니다.
면접 시뮬레이션에서 답변 텍스트를 임베딩 -> 이력서 조각과 비교 -> 가장 가까운 조각만 LLM 프롬프트에 주입
이번 PR의 구현에서는 구현체와 인터페이스를 분리합니다.
텍스트를 숫자로 바꾸는건 외부 API 없이 가능하지만 의미를 보존하는 숫자로 바꾸는 작업은 LLM이 필요합니다.
mock 구현체는 테스트 및 개발 환경에서 사용됩니다.
배포 환경에서는 외부 API를 사용합니다.