Google Gemini
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 사용 서버 | Python FastAPI |
| AI 모델 | Google Gemini |
| 용도 | 비디오 리뷰, 리포트 생성, 벡터 임베딩 |
| 프롬프트 | app/prompts/ (34개 프롬프트 파일) |
Gemini는 Spring Boot에서 직접 호출하지 않고, Python FastAPI 서비스를 통해 사용합니다.
사용 케이스
Section titled “사용 케이스”벡터 임베딩
Section titled “벡터 임베딩”인플루언서와 캠페인의 특성을 벡터로 변환하여 PostgreSQL의 pgvector 확장에 저장합니다. 이를 통해 유사도 기반 매칭을 수행합니다.
| 테이블 | 용도 |
|---|---|
influencer_vectors | 인플루언서 특성 벡터 |
campaign_vectors | 캠페인 요구사항 벡터 |
Spring Boot에서 /api/vector/campaigns/recommendations를 호출하면, Python 서비스가 두 벡터 간 코사인 유사도를 계산하여 최적의 매칭을 반환합니다.
비디오 리뷰
Section titled “비디오 리뷰”크리에이터가 업로드한 광고 콘텐츠를 Gemini가 분석하여 광고 표기 준수 여부, 가이드라인 일치도 등을 자동으로 평가합니다. S3에 업로드된 비디오를 Python 서비스가 가져와 Gemini에 전달합니다.