✨ 추천 서버 (Recommendation Server)

사용자의 실시간 행동 로그를 기반으로 개인화된 콘텐츠를 추천하기 위한 유저 벡터 연산과 가중치 업데이트를 하는 서버입니다. Low latency추천 응답과 유연한 추천 파이프라인 구성을 목표로 합니다.

🔁 데이터 흐름 예시

사용자 행동 발생 시, 추천 시스템은 다음과 같은 흐름으로 동작합니다:

sequenceDiagram
    participant Client
    participant API_Server as Spring Boot
    participant MQ as RabbitMQ
    participant RecoServer as 추천 서버 (FastAPI)
    participant Mongo as MongoDB
    participant Redis as Redis

    Client->>API_Server: 클릭 / 좋아요 등 행동 발생
    API_Server-->>MQ: 행동 메시지 전송 (userId, contentId 등)
    MQ-->>RecoServer: 메시지 소비 (비동기)
    Mongo->>RecoServer: 유저 장르 가중치 조회 
    RecoServer->>Mongo: 장르별 유저 가중치 업데이트
    RecoServer->>Redis: 계산된 유저 벡터 캐싱

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💡 사용자 벡터는 Redis에 캐시되어 있으며, 추천 요청 시 PGVector의 콘텐츠 벡터와의 유사도 연산으로 빠르게 추천 결과를 반환합니다.

🛠 기술 스택