847시간의 개발로 구현한 Polyglot Persistence 기반 지능형 Knowledge Base

Context

단순 노트 저장용 Spring Boot 및 PostgreSQL 기반 구조에서 시작하여 지식 간 유기적 연결의 필요성 대두. 단순 검색을 넘어 사용자 관심사와 콘텐츠 패턴을 분석하는 지능형 추천 시스템으로의 확장 요구사항 발생.

Technical Solution

• Neo4j 도입을 통한 Knowledge Graph 구축으로 단순 키워드 검색에서 Semantic Relationship 기반의 연관 콘텐츠 추출 구조로 전환
• Relationship Strength 및 Read Count 등의 가중치 필터를 적용한 랭킹 알고리즘 설계로 추천 결과의 정밀도 향상
• Redis 캐싱 도입 후 단순 Key-Value 저장이 아닌 User Vector 및 시간 기반 만료 전략을 적용하여 사용자 맞춤형 데이터 일관성 해결
• PostgreSQL, Neo4j, Redis를 조합한 Polyglot Persistence 아키텍처 구성을 통한 정형 데이터, 관계 데이터, 고속 캐시의 역할 분리
• User Behavior와 Content Pattern을 분석하여 가시성을 자동으로 최적화하는 Adaptive Learning Engine 구현