QuantumBE

이 프로젝트는 백엔드 서버 및 LLM 서빙에 대한 기초 학습을 위해 진행되었음
클라우드 서비스에 임베딩 기반 검색 솔루션을 삽입한 형태
호스팅 서버는 MSA 형태로 분리하여 HTTP 통신으로 데이터 공유
로컬 서버에서 구동하는 걸 전제로 설계
시스템 구성

• CPU: AMD Ryzen 5 5600G with Radeon Graphics
• MEM: 32GB
• GPU: NVIDIA GeForce GTX 1650 4GB

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Tech Stack

분류	기술
Framework	FastAPI
Auth	fastapi-login (JWT / Cookie 기반)
ORM	SQLAlchemy
DB	MySQL, SQLite (캐시), MongoDB (로그)
Vector DB	ChromaDB
AI Model	BLIP (Salesforce/blip-image-captioning-base) via HuggingFace Transformers
Scheduler	APScheduler
HTTP Client	httpx
Video Processing	MoviePy, OpenCV
Server	Uvicorn (HTTPS)

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File Architecture

QuantumBE/
├── server.py                   # 앱 진입점, 미들웨어 및 라우터 등록, 스케줄러 설정
│
├── routers/                    # API 엔드포인트
│   ├── authenticator.py        # 회원가입 / 로그인 / 로그아웃
│   ├── profile.py              # 사용자 프로필
│   ├── file.py                 # 파일 업로드, 다운로드, 조회, 삭제
│   ├── trashbin.py             # 휴지통 관리
│   ├── share.py                # 파일 공유
│   └── dependencies.py         # 공용 의존성 (LoginManager, 환경 변수 등)
│
├── modules/
│   ├── common/                 # 공통 유틸리티
│   │   ├── connect.py          # MongoDB 비동기 연결 데코레이터
│   │   ├── dbUtils.py          # DB 공통 유틸
│   │   ├── fileUtils.py        # 파일 처리 유틸
│   │   └── tree.py             # 디렉토리 트리 유틸
│   ├── mysql/                  # MySQL (메인 DB)
│   │   ├── database.py         # 세션 및 엔진 설정
│   │   ├── model.py            # ORM 모델 (User, Data 등)
│   │   ├── schema.py           # Pydantic 스키마
│   │   └── crud.py             # CRUD 쿼리
│   ├── sqlite/                 # SQLite (캐시 DB)
│   │   ├── database.py
│   │   ├── model.py
│   │   ├── schema.py
│   │   └── crud.py
│   └── mongo/
│       └── logger.py           # MongoDB 요청 로거
│
├── analyzer/
│   └── videoVision.py          # BLIP 모델 기반 이미지/영상 캡셔닝 + ChromaDB 벡터 저장소
│
├── periodicTasks/
│   └── sqliteJobs.py           # 만료된 캐시 정리 (1분 주기)
│
├── config/
│   ├── .env                    # 환경 변수 (HF_TOKEN 등)
│   ├── mongodb.py              # MongoDB 연결 설정
│   └── mysql.py                # MySQL 연결 설정
│
├── cache/                      # BLIP 모델 로컬 캐시
├── chroma/                     # ChromaDB 영구 저장소
├── thumbnails/                 # 파일 썸네일 이미지
├── crt/                        # SSL 인증서
└── requirements.txt

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Getting Started

1. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

2. 환경 변수 설정

config/.env 파일에 필요한 값을 설정합니다.

HF_TOKEN=<HuggingFace API Token>

routers/dependencies.py에서 DB 연결 정보 및 외부 서비스 호스트를 확인하고 수정합니다.

3. 서버 실행

개발 (HTTP)

uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 5300 --reload

프로덕션 (HTTPS)

python server.py

SSL 인증서 파일(crt/private.key, crt/certificate.crt, crt/ca_bundle.crt)이 존재해야 합니다.

4. API 문서

서버 실행 후 아래 주소에서 자동 생성된 API 문서를 확인할 수 있습니다.

• Swagger UI: https://localhost:5300/docs
• ReDoc: https://localhost:5300/redoc