CLIPEDU
기존 운영 서비스의 구조를 분석하고 웹·API·자동화 워커의 기능을 추가·개선했습니다.
기존 웹·API·워커 사이의 기능 확장과 실패 처리
황영중 Backend Developer
기존 시스템을 이해하고 API·워커·데이터의 경계를 연결합니다. 기능을 만드는 것에서 한 걸음 더, 실패하는 조건과 검증할 방법까지 살핍니다.
구조를 읽는 일부터 데이터를 다루는 일까지.
설명 다음에는 직접 조작할 수 있는 경험이 있습니다.
기존 운영 서비스의 구조를 분석하고 웹·API·자동화 워커의 기능을 추가·개선했습니다.
기존 웹·API·워커 사이의 기능 확장과 실패 처리
LangChain·RAG 기반 질문 검색과 답변 분석, 스트리밍 출력을 실험한 면접 도우미입니다.
질문·응답·스트리밍을 연결한 AI 인터페이스 실험
서버가 인증한 공용 토큰으로 챗봇과 새싹톡을 오갑니다. 발급부터 1시간 · 동시 최대 5세션.
같은 탭에서 공유하며 이동·새로고침으로 만료 시간은 늘어나지 않습니다. 서버 연결은 AI 모델 연결을 의미하지 않습니다.
요청이 서버의 각 경계를 통과하는 과정을 작은 교육용 모델로 살펴보세요.
같은 요청도 조건이 달라지면 다른 지점에서 멈춥니다. 입력을 바꾸고 각 경계의 역할을 살펴보세요.
이 모델은 개념을 설명합니다. 실제 FastAPI의 보안 구현과 검증은 구현 노트에서 확인할 수 있습니다.
실제 적용한 보안 살펴보기 ↗처리 비용이 커지기 전에 요청 횟수와 허용량을 확인합니다.
Spring Boot·FastAPI 기반 API와 Vision AI 데이터 처리·학습을 경험한 백엔드 개발자입니다.
CLIPEDU 인턴십에서는 기존 웹·API·워커의 책임을 파악하고 기능을 확장했습니다. 팀 프로젝트에서는 커뮤니티의 권한과 상태, 학습 콘텐츠의 데이터 흐름을 연결했습니다.
AI 도구를 구현에 활용하며, 변경 사항은 실패 재현·테스트·로컬 실행으로 확인합니다. 직접 만든 부분과 팀의 기반, 현재 체험의 한계를 함께 설명합니다.
기존 코드와 로그를 읽고, 문제가 발생하는 조건을 구체화합니다.
웹·API·DB·워커 사이에서 데이터와 실패가 이동하는 경계를 살핍니다.
테스트와 실행 결과를 확인하고, 리뷰로 판단을 수정합니다.