🍱 잔반플러팅 Backend

지역 반찬 매물을 기반으로 사용자 맞춤형 반찬 추천과 경로 최적화를 제공하는 백엔드 서버입니다.
Spring Boot를 기반으로 구축되었으며, FastAPI 기반 AI 추천 서버와 연동되어 동작합니다.

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🚀 Tech Stack

🔹 Backend

• Java 21
• Spring Boot 3.5.3
• MySQL : 메인 데이터베이스
• Swagger (springdoc-openapi) : API 문서화

🔹 AI / Recommendation

• FastAPI (Python) : AI 추천 서버
• GPT-4o-mini
  • 🍳 요리 레시피 생성 (사용자가 구매한 반찬 기반)
  • 🥗 식단 테마 기반 추천 (다이어트/키토/저염/벌크업/혈당)
• Fine-tuning
  • GPT-4o-mini를 영양성분표 데이터로 파인튜닝
    → 매물의 실제 영양 성분 분석 후 맞춤형 추천 제공

🔹 DevOps

• Gradle : 빌드 & 의존성 관리
• GitHub Actions : CI/CD 파이프라인
  • Build & Test
  • Docker Build & Push → DockerHub 업로드
• Docker : 컨테이너화 및 배포

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📂 Project Structure

📦 src
┣ 📂 main
┃ ┣ 📂 java/com/example/Centralthon
┃ ┃ ┣ 📂 domain           # 도메인 로직 
┃ ┃ ┣ 📂 global           # 공통 설정 및 유틸
┃ ┃ ┣ 📂 core/exception   # 전역 예외 처리
┃ ┣ 📂 resources
┃ ┃ ┣ application.properties   # 환경 설정
┣ 📂 test                 # 단위/통합 테스트

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🛠 주요 기능

1. 📍 반찬 매물 조회

• 사용자의 현재 위치를 기준으로 반경 2km 이내의 매물 목록 조회
• 가게 정보, 메뉴 정보, 가격, 할인율 포함

2. 🚶 최적 경로 제공

• 사용자가 매물을 장바구니에 담고 픽업 예약하면
  해당 가게들을 경유하는 도보 최적 경로(TSP 기반) 제공
• Tmap API + 내부 최적화 알고리즘 활용

3. 🍳 요리 레시피 추천 (AI)

• 구매한 반찬들을 조합하여 만들 수 있는 레시피 자동 생성
• GPT-4o-mini 활용

4. 🥗 맞춤형 식단 추천 (AI Fine-tuning)

• 다섯 가지 식단 테마 제공:
  • 다이어트 / 키토 / 저염 / 벌크업 / 혈당 조절
• GPT-4o-mini Fine-tuning → 실제 영양성분표 데이터를 학습시켜, 매물의 성분을 기반으로 테마별 맞춤형 추천 제공

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⚙️ CI/CD Workflow

🔹 CI Pipeline

1. Gradle 빌드 → Spring Boot JAR 생성
2. Docker 이미지 빌드
3. DockerHub 푸시 (latest, commit sha 태그)

🔹 CD Pipeline

1. 대상 서버에서 DockerHub에서 pull
2. 컨테이너 재기동(교체 배포)

👉 GitHub Actions에서 main 브랜치에 push 시 자동 실행

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📊 ERD

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📌 API 목록 (주요 엔드포인트)

• GET /api/menus → 사용자 위치 기반 반경 2km 내 매물 조회
• POST /api/routes/directions → 픽업 예약 기반 최적 경로 생성
• POST /api/menus/tips → 구매 반찬 기반 요리 레시피 추천 (AI)
• POST /api/menus/recommend → 식단 테마 기반 추천 (AI Fine-tuning)

Swagger 문서:
👉 https://52.78.244.98.nip.io/api/swagger-ui/index.html

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