Project H891

I have decided to collaborate with members of a coding meetup group to create a full-stack app. Our ultimate goal for the first phase is to build separate backend and frontend servers, set up a database, gain experience in networking, explore coding with various frameworks, and make use of the YouTube Data API for external API calls. Our second objective is to develop a web service equipped with a Chat GPT-based language model (LLM) that can assist users using our existing data. Finally, our third goal is to implement a music recommendation feature using machine learning, which involves vectorizing lyrics to enable semantic search. Through these objectives, we aim to gain diverse skills and experiences together with our coding meetup members.

 

함께하는 코딩모임 멤버와 함께 풀스택 앱을 제작해보기로 했다. 최종 목표는 Backend, Frontend 서버와 DB를 따로 구축해서 연결하는 것 부터, 네트워킹, 그리고 다양한 Framework를 이용한 코딩과, YouTube Data API를 이용한 외부 API 호출까지 경험해보는것이 1차 목표이고, 2차 목표는 Chat GPT를 이용해서, 현재 갖고 있는 데이터를 사용해서 유저에게 도움을 주는 LLM이 탑재된 웹 서비스를 만드는것이 목표이다. 3차 목표는, ML를 이용해서 음악을 추천해주는 기능인데, 이는 가사를 벡터화 해서 Semantic Search를 할 수 있도록 개발할것이다.

 

 

The second and third objectives don't have specific plans yet, but it has been established that OpenAI API and the Scikit Learn K-Nearest Neighbors (KNN) library will be used for these goals. As for the description of the first goal, it involves using the YouTube Data API. In this phase, YouTube's "Heize" video IDs will be pre-collected and organized into data on the backend server. When an album list is provided, all the video IDs belonging to that album will be gathered and compiled into a list format. Using the YouTube Playlist API, a playlist will be created with these videos, and all the selected videos will be inserted into this playlist. Finally, the playlist URL will be shared with the user. This approach allows users to easily access a playlist containing the videos associated with their chosen albums.

 

2차 3차 목표는 구체적인 계획은 없지만, Open AI API를 이용해서 한다는 것과 Scikit Learn 을 이용해 KNN Nearest Neighbor 라이브러리를 이용할것이라는 것 정도만 정해둔 상태이다. 먼저 1차 목표를 설명하면, YouTube Data API를 사용할것이다. 백엔드 서버에 미리 YouTube의 헤이즈 비디오 ID를 수집해서 데이터화 한 다음, album 목록을 주었을 때, 해당 앨범에 속하는 비디오 ID를 모두 모아서 리스트 형태를 만들어주고, 그 비디오들을 YouTube Playlist API를 이용해서 플레이리스트를 생성하고, 해당 플레이 리스트에 선택된 비디오를 모두 insert 후 플레이리스트 URL을 유저에게 공유해주는 방식이다. 

 

이런 설계로 생각하고 있다.