Earth-OL-Player/ai_learn_project

해결하는 문제

AI 개발 리소스가 분산되어 있고 학습 경로가 불명확하여 개발자들이 구조화된 연습과 피드백을 받기 어렵습니다. 이 프로젝트는 학습 로드맵, 인기 면접 질문 은행, AI 기반 퀴즈 채점 및 후속 토론, 게임화된 성장 시스템, 제안/댓글 커뮤니티를 하나의 실행 가능한 풀스택 애플리케이션으로 묶어, 학습자에게 AI Agent, RAG, 도구 호출, 구조화된 출력, LLM 엔지니어링을 공부할 수 있는 단일 장소를 제공합니다.

작동 방식

3계층 아키텍처입니다:

• Vue 3 + Vite 프론트엔드(TypeScript, Pinia, Vue Router, Element Plus 사용)가 학습 플랫폼, 퀴즈 작업 공간, 개인 센터, 관리자 페이지를 표시합니다.
• Spring Boot 백엔드(Java 17, Spring Security, JWT, Flyway)가 인증, 문제 은행 관리, 상호작용, 성장 추적, 관리자 API를 처리하며 MySQL 8.4 LTS로 지원됩니다.
• FastAPI AI 서비스(Python 3.11+, Uvicorn)가 AI 채점, 토론, 모델 기능 통합을 제공하며, 로컬 규칙 또는 외부 모델 서비스로 폴백합니다.

사용자 흐름: 브라우저 -> Vue 프론트엔드 -> Spring Boot 백엔드 -> MySQL(비즈니스 데이터용), 백엔드는 FastAPI AI 서비스를 호출하여 채점과 토론을 수행합니다. 프로젝트에는 탐색 기능이 있는 Markdown 기반 학습 경로 렌더러와 요구사항, 설계, 승인, 미들웨어 메모용 문서 폴더도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

AI Agent 및 AI 애플리케이션 개발, RAG, 도구 호출, 구조화된 출력, LLM 엔지니어링을 배우는 개발자로, 구체적이고 실행 가능한 코드베이스를 연구하고 확장하려는 분. AI 관련 면접을 준비하거나 풀스택 학습 플랫폼을 구축하려는 모든 사람에게도 유용합니다.

주요 특징

• 목차와 버전 노트가 포함된 탐색 가능한 Markdown 페이지로 렌더링되는 선별된 학습 경로 및 자료.
• AI 기반 퀴즈 작업 공간: 질문 카테고리, 다음 질문 흐름, 재시도, AI 채점, AI 후속 토론, 최고 점수 기록.
• AI 기초, Agent 기초, RAG 전체 파이프라인, 벡터 검색, 멀티 에이전트, 안전 평가를 다루는 인기 면접 질문 은행. 중요도 점수와 실제 면접 횟수 포함.
• 경험치, 레벨, 순위, 배지, 연습 기록을 갖춘 성장 시스템으로 학습 동기 부여.
• 카테고리 필터링, 인기/최신 정렬, 빈 상태 처리를 갖춘 제안 및 댓글 커뮤니티.
• Vue 3 프론트엔드, Spring Boot 백엔드, FastAPI AI 서비스, MySQL 데이터베이스로 구성된 풀스택 클로저. 로컬 시작 및 승인 확인용 문서 포함.