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AI 냄새 맡기

Sniff AI는 시적이고 설명적인 텍스트를 맞춤형 향수 구성으로 변환하는 AI 기반 향수 생성 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 생성 AI와 엄선된 향기 데이터베이스를 결합하여 향기 프로필에 영감을 주고 생성하여 제품 관리와 AI/ML 엔지니어링 기능을 모두 보여줍니다.

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목차

• 프로젝트 개요
• 주요 특징
• 기술 스택
• 프로젝트 단계 및 진행
• 설치
• 용법
• 향후 개선 사항

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프로젝트 개요

Sniff AI는 사용자가 제공한 설명을 기반으로 간단한 문구부터 시적인 이미지에 이르기까지 맞춤형 향수 구성을 생성합니다. 이 플랫폼은 모델 교육 및 참조를 위해 기존 향수 데이터 세트를 활용하여 사용자 입력에 맞는 고유한 혼합물을 만듭니다.

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주요 특징

• 텍스트-향수 생성 : 설명 언어를 고유한 향수 프로필로 변환합니다.
• 향기 데이터베이스 : 자세한 향기 노트, 향기 계열 및 추가 정보가 포함된 기존 향기의 검색 가능한 데이터베이스에 액세스합니다.
• 사용자 정의 가능한 인터페이스 : 설명 입력, 선호하는 노트 선택, 생성된 향기 구성 보기를 위한 사용자 친화적인 UI입니다.
• 피드백 시스템 : 사용자가 생성된 향기를 평가하여 모델 개선을 돕는 메커니즘입니다.

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기술 스택

• 백엔드 : Python, Flask 또는 Django
• 프론트엔드 : React 또는 Vue.js
• 데이터베이스 : 빠른 검색을 위해 Elasticsearch를 갖춘 PostgreSQL
• 모델링 : 생성 AI(예: GPT 또는 맞춤형 변환기 모델) 및 NLP

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프로젝트 단계 및 진행

1단계: 연구 및 데이터 수집

• 온라인 데이터베이스 및 공개 소스에서 향기 데이터를 수집합니다.
• 향기 노트, 설명, 향기 계열의 데이터 세트 관리
• 초기 학습을 위해 시적 설명과 향기 구성의 쌍을 이루는 데이터를 컴파일합니다.

데이터세트는 이 프로젝트 향수에 구축되었습니다.

2단계: 초기 모델 개발

• 쌍을 이루는 텍스트-향기 데이터에 대한 언어 모델(GPT, BERT 또는 유사)을 미세 조정합니다 .
• 설명의 의미론적 해석을 통해 혼합물을 생성하도록 향기 구성 모델을 훈련합니다.
• 유사성 점수를 사용하여 모델 출력을 평가하여 관련성과 정확성을 보장합니다.

3단계: 데이터베이스 구축

• 향기 데이터 저장을 위한 관계형 데이터베이스(PostgreSQL) 설정
• 효율적인 향기 검색을 위해 Elasticsearch 통합
• 선별된 향기 데이터로 데이터베이스 채우기

4단계: 사용자 인터페이스 및 경험

• 텍스트 입력 및 향기 출력 디스플레이를 위한 사용자 인터페이스 모형 디자인
• React 또는 Vue.js에서 프런트엔드 구현
• 실시간 또는 비동기식 향기 생성을 위해 모델과 UI를 통합합니다.

5단계: 모델 개선

• 사용자가 생성된 향기를 평가하거나 조정할 수 있도록 사용자 피드백 루프를 설정합니다.
• 피드백 메커니즘을 통합하여 사용자 상호 작용을 기반으로 모델 출력을 개선합니다.
• 피드백과 테스트를 기반으로 모델 개선 반복

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설치

프로젝트를 로컬로 설정하는 방법에 대한 지침은 여기에 있습니다.

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용법

설명 입력 방법, 향기 노트 선택 방법, 출력 보기 방법 등 Sniff AI 사용에 대한 지침이 여기에 나와 있습니다.

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향후 개선 사항

• 추가 입력 사용자 정의 : 사용자가 향기 강도, 계절 또는 상황을 선택할 수 있습니다.
• 향상된 향기 매칭 : 보다 정확한 향기 출력을 위해 유사성 점수를 세분화합니다.
• 사용자 계정 및 저장된 향수 : 사용자가 생성된 구성을 자신의 프로필에 저장할 수 있습니다.
• 모바일 버전 : 반응형 모바일 버전의 플랫폼을 개발합니다.

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자유롭게 기여하고, 기능을 제안하고, 피드백을 보내주세요. 이 프로젝트는 진행 중이며, 어떤 의견이라도 보내주시면 감사하겠습니다!

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