AI 벡터 임베딩으로 K-POP 숨은 명곡 찾아주는 3D 우주 사이트 구경하고 가세요~
안녕하세요! 퇴근하고 틈틈이 취미로 깎아온 K-POP 디깅 사이드 프로젝트를 공유해 봅니다.
평소에 아이돌 타이틀곡뿐만 아니라 앨범에 숨겨진 명수록곡들을 찾아 파고드는 '디깅'이 취미인데요. 대형 플랫폼의 뻔한 추천 알고리즘을 벗어나, 내가 좋아하는 곡의 음악적 분위기와 감성을 기반으로 꼬리를 물고 탐색할 수 있는 서비스를 만들고 싶어 시작했습니다.
사이트 링크: https://cosmos.codeghost.cloud
단순한 시각화 토이 프로젝트처럼 보이지만, 정밀한 디깅 데이터셋을 만들기 위해 백엔드 파이프라인과 Gemini AI 프롬프트 오케스트레이션에 공을 많이 들였습니다.
원천 데이터 정제: 외부 API로 수집한 날것의 데이터에서 플랫폼마다 제각각인 아티스트/곡명 표기 규칙(피처링, 특수문자 괄호 등)을 정형화하는 가드레일 로직을 거칩니다.
프롬프트 추론: 메타데이터가 부실한 곡들은 백엔드 엔진이 물리적 템포(BPM)와 실시간 위키 힌트를 조합하여 Gemini가 자체 K-POP 도메인 지식으로 장르를 역추론하도록 Fallback 구조를 설계했습니다.
디깅 데이터 정량화: 곡의 다이내믹을
energy (0.0~1.0)소수점 지표로 수치화하고 기획사/세대 성향을 추출한 뒤, 지정된 '우주 별자리 목록' 내부로 엄격하게 가둠으로써 벡터의 분산을 막았습니다.수록곡 역발굴 키워드(
suggestedKeywords): 프롬프트 지시서 내에 대중에게 덜 알려진 숨은 명곡 아티스트를 추적하기 위한 검색 꼬리표를 강제 생성하도록 하여 디깅의 깊이를 더했습니다.
이렇게 추출된 순수 JSON 블록을 PostgreSQL(pgvector) DB에 적재한 뒤, 유저가 특정 별(곡)을 클릭하면 실시간 코사인 유사도를 계산하여 음악적 분위기가 인접한 곡들을 3D 은하계 공간상에 맵핑해 줍니다.
마우스로 우주 공간을 돌려가며 숨겨진 수록곡 명반들을 디깅하는 재미가 쏠쏠할 것입니다.
가볍게 구경해 보시고 백엔드 프롬프트 파이프라인이나 쿼리 연산 관련해서 개선할 점 보이면 댓글로 편하게 피드백 한마디씩 던져주세요! 감사합니다.
