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Parallel AI Processing 기반의 초고속 Classifieds 게시 시스템 구축
The AI-Powered Classifieds Stack That Posts in Seconds
AI 요약
Context
사용자가 사진 업로드 후 게시글 작성을 완료하기까지의 대기 시간을 최소화해야 하는 요구사항 존재. 초기 순차적 AI 처리 방식으로 인한 Latency 발생 및 사용자 이탈 가능성이라는 아키텍처적 한계 직면.
Technical Solution
- Gemini 2.5 Flash와 OpenRouter 기반의 Vision Processing을 통한 이미지 분석 및 자동 데이터 추출
- Sequential 요청 구조를 Parallel Processing으로 전환하여 모든 AI 요청을 동시 실행함으로써 응답 시간 단축
- tRPC v11 도입을 통한 Frontend와 Backend 간의 Type-safe한 통신 및 동기화 보장
- Drizzle ORM과 MariaDB B-tree Index를 활용하여 위경도 기반의 효율적인 위치 쿼리 성능 최적화
- Dormant Category Reactivation 로직을 통해 중복 카테고리 생성을 방지하고 기존 비활성 데이터 재사용
- Caddy v2의 Wildcard Subdomain 설정을 통한 국가별 지역 락킹 및 HSTS 보안 적용
실천 포인트
1. AI API 호출 시 순차적 처리 대신 병렬 처리(Parallelism)를 적용하여 Latency 개선 여부 검토
2. tRPC와 같은 End-to-End Type Safety 도구를 활용해 API 변경에 따른 런타임 에러 방지
3. 데이터베이스 설계 시 위치 기반 검색을 위해 표준 B-tree Index의 효율성 검증
4. AI 생성 콘텐츠의 신뢰도 보완을 위해 하드코딩된 비즈니스 룰(Rule-based)과 AI 결과를 혼합하는 하이브리드 전략 채택