Dual-LLM과 Redis 벡터 검색을 활용한 e-커머스 추천 챗봇 만들기
중급50분2026-04-16
사용자의 검색 의도를 파악하고 Redis 벡터 데이터베이스에서 최적의 상품을 찾아주는 AI 추천 시스템을 구축합니다. 두 개의 LLM이 협업하여 질문 분석부터 개인화된 추천 문구 생성까지 수행하는 FastAPI 기반 API 서버를 완성합니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- Redis를 벡터 데이터베이스로 활용하여 상품 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다.
- Sentence Transformer를 사용하여 텍스트 데이터의 벡터 임베딩을 생성할 수 있습니다.
- 두 개의 LLM을 역할(의도 파악, 문장 생성)에 따라 분리하여 연동하는 오케스트레이션 패턴을 구현할 수 있습니다.
- FastAPI를 사용하여 AI 모델이 통합된 API 서버를 구축할 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 환경 설정 및 라이브러리 설치
2. 샘플 상품 데이터 준비 및 임베딩 스크립트 작성
3. 생성된 임베딩을 Redis에 저장하기
4. 기본 FastAPI 서버 구조 만들기
5. 듀얼 LLM 로직 구현하기
6. Redis 벡터 검색 기능 연동하기
7. 통합 API 서버 실행 및 테스트
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요