Python 단일 파일 기반의 저비용 고효율 AI 연구 플랫폼 SocialScope v4 구현

Context

방대한 학술 연구 데이터를 실제 서비스 형태로 구현함에 있어 복잡한 인프라 오버헤드를 최소화해야 하는 제약 발생. 고비용 ML 라이브러리 의존성을 배제하고 연구 결과를 즉각적으로 검증할 수 있는 경량 아키텍처 요구.

Technical Solution

• Flask 기반의 Single-file Backend 구조를 채택하여 배포 복잡도 및 시스템 오버헤드 제거
• 외부 ML 라이브러리 없이 구현한 Custom NLP Engine을 통한 분석 리소스 최적화
• MongoDB Atlas를 활용한 Schema-less 데이터 모델링으로 연구 데이터의 유연한 확장성 확보
• Jinja2와 Vanilla JS 기반의 Frontend 설계를 통한 클라이언트 사이드 렌더링 부하 감소
• Rule-based 로직과 NLP를 결합한 Sage AI Chatbot으로 예측 가능한 응답성 확보
• 17개의 API Endpoint를 통한 데이터 흐름의 중앙 집중식 제어 및 관리