AI 기반 이력서 분석 애플리케이션 구축
인공지능 모델 DeepSeek R1을 활용한 이력서 분석 애플리케이션 구축 방법을 알아봅니다.
오픈소스 AI 모델의 혁신
DeepSeek의 오픈소스 AI 모델 출시로 인해 기술 커뮤니티에 큰 관심을 불러일으켰습니다. 이 모델은 온라인 AI 모델에 연결할 필요 없이 애플리케이션을 완전히 로컬에서 구축할 수 있도록 해줍니다. 특히 엔터프라이즈 애플리케이션과 생성 AI를 통합할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.
오픈소스 대형 언어 모델(LLM)의 장점
- 비용 효율적: 라이센스가 필요 없습니다.
- 커스터마이징 가능: 고유한 비즈니스 요구에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다.
- 보안 및 프라이버시 강화: 데이터를 로컬 기기나 회사 네트워크에 저장하여 보안을 강화합니다.
- 커뮤니티 지원: 빠른 피쳐 개발과 대규모 커뮤니티 지원이 가능합니다.
프로젝트 및 아키텍처 개요
이력서를 업로드하면 DeepSeek R1 LLM이 분석하여 피드백을 제공합니다. React 기반 사용자 인터페이스는 REST API를 통해 NodeJS 기반 백엔드와 통신하고, 이후 NodeJS 백엔드는 Ollama를 통해 DeepSeek R1에 요청을 전송합니다.
실행 환경 및 필수 조건
프로젝트를 실행하려면 NVIDIA 그래픽 카드가 권장되는 컴퓨터가 필요합니다. NVIDIA 4090RTX 기반 윈도우 기기와 M2 MacBook Pro에서 개발 및 테스트되었습니다. NodeJS가 설치되어 있어야 합니다.
DeepSeek 로컬 실행 방법
- Ollama를 공식 웹사이트에서 설치합니다.
- 설치 후
ollama run deepseek-r1:8b명령어를 사용해 DeepSeek 모델을 실행합니다.
NodeJS 백엔드 클로닝 및 실행
- GitHub에서 백엔드 프로젝트를 클론합니다.
- 프로젝트 루트 디렉토리로 이동하고
npm install명령어로 의존성을 설치합니다. npm start명령어로 프로젝트를 실행합니다. 이 프로젝트의 핵심 파일은 app.js입니다.
React 사용자 인터페이스 클로닝 및 실행
- GitHub에서 프로젝트를 포크한 후 클론합니다.
- 프로젝트 루트 디렉토리로 이동해
npm install로 필요한 의존성을 설치합니다. npm run dev명령어로 프로젝트를 시작합니다.
이 React 애플리케이션은 사용자가 이력서를 업로드하고, 백엔드로 전송하여 DeepSeek R1의 분석 결과를 표시합니다.
결론
DeepSeek R1을 통해 완전히 내부에서 AI 기능을 구현한 애플리케이션을 구축할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 설정은 AI를 활용하여 오프라인에서 이력서 분석을 수행할 수 있게 해줍니다.
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