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P-06wip2026.03

Persona Counselor

영향 받은 책·인물·철학으로 AI 상담사 페르소나를 만들고 실시간 대화하는 앱

FastAPIReact NativeExpoNext.jsPostgrespgvectorRedisLangGraphLangChainOpenAITaskiqDocker
repo ↗

개요

유저가 영향 받은 것들 (책 / 인물 / 철학 / 경험) 을 입력해 나만의 AI 상담사 페르소나를 만들고, 실시간 대화로 고민을 상담하는 모바일 앱. LangGraph 로 페르소나 추출·대화 워크플로우를 구성하고, pgvector 로 영향 요소 임베딩을 관리한다. 모바일 (Expo) + 관리자 웹 (Next.js) + 백엔드 (FastAPI) + AI (LangGraph) 풀스택 모노레포. 약 한 달간 300 커밋의 빠른 사이클.

기술스택

모바일 (frontend/)

  • React Native + Expo (SDK 54) — iOS/Android
  • expo-router — 파일 기반 라우팅
  • expo-audio + @siteed/expo-audio-studio — 음성
  • 소셜 로그인 — Google / Apple / Kakao
  • Firebase Analytics — 사용자 추적

관리자 웹 (frontend_admin/)

  • Next.js 16 (App Router) + React 19
  • TanStack Query, Tailwind CSS, Radix UI, Recharts
  • @ducanh2912/next-pwa — PWA 지원

백엔드 (backend/)

  • FastAPI + WebSocket
  • SQLAlchemy (async) + asyncpg + Alembic
  • python-jose + passlib — 인증
  • Redis + Taskiq (taskiq-redis) — 비동기 작업 큐
  • google-analytics-admin / data — GA 통계 수집

AI

  • LangGraph + LangChain (OpenAI) — chat / onboarding 워크플로우
  • pgvector — 영향 요소 임베딩 저장
  • kiwipiepy — 한국어 형태소 분석
  • tiktoken — 토큰 카운트 / 비용 관리

인프라

  • PostgreSQL + Redis + Docker Compose
  • GitHub Actions

주요기능

모바일 — 단일 페이지 + tabs:

  • 온보딩 — 영향 요소 입력 → AI 가 페르소나 추출 (LangGraph workflow)
  • (tabs)/index · history · mypage — 메인 3탭
  • (auth)/login
  • chat — AI 페르소나와 실시간 대화 (메인 기능)
  • add-influence — 영향 받은 책/인물/경험 추가
  • persona-settings + edit-* (이름·아바타·음성·언어)
  • personality-report — 추출된 성격 리포트
  • subscription-plan — 구독
  • history-detail — 대화 회상

관리자 웹 ((dashboard)/):

  • costs / costs/sessions — AI 비용 모니터링 (세션별)
  • errors / errors/[id] — 에러 추적
  • stats/overview / chat / retention / subscription / onboarding — 5종 통계 (GA + 자체)
  • plans / ideas / legal — 구독 plan / 아이디어 백로그 / 약관 관리

백엔드 API (/api/v1/):

  • 사용자 — auth, users, onboarding, persona, personality, conversation, chat, subscription, webhook, home, seed
  • 관리자 — admin/legal, admin/tasks, admin/ideas, admin/plans

아키텍처

persona_counselor/
├─ frontend/         ← React Native (Expo) — 모바일 메인
├─ frontend_admin/   ← Next.js — 관리자 웹 (PWA)
├─ backend/          ← FastAPI
│  └─ app/api/v1/
│     ├─ chat.py · conversation.py · persona.py · personality.py
│     ├─ onboarding.py · subscription.py · webhook.py
│     ├─ users.py · auth.py · home.py · seed.py
│     └─ admin/     ← legal, tasks, ideas, plans
├─ docs/             ← API_DESIGN, ERD, ERROR_DESIGN, GA4_DESIGN, I18N,
│                       CHAT_LANGGRAPH, ONBOARDING_LANGGRAPH, EXTRACT_PERSONALITY 등
├─ plan/             ← 17개 plan 문서 + plans/
├─ sprint/           ← sprint 진행 추적
└─ docker-compose

데이터 흐름:

  1. 온보딩 (LangGraph workflow — docs/ONBOARDING_LANGGRAPH.md)

    • 유저 입력 (책/인물/철학/경험) → extract_personality agent → 페르소나 프롬프트 + 임베딩 (pgvector) 저장

  2. 대화 (LangGraph workflow — docs/CHAT_LANGGRAPH.md)

    • 모바일 → backend (/api/v1/chat) → LangGraph agent (페르소나 + 사용자 발언 + 영향 retrieval) → OpenAI → 응답 stream → 모바일

  3. 비동기 작업 (Taskiq + Redis)

    • personality 추출 / 통계 집계 / GA 데이터 fetch 등 background

외부 의존:

  • OpenAI (chat + embedding)
  • Google Analytics 4 (관리자 통계)
  • Firebase Analytics (모바일)

핵심 구현

LangGraph workflow 2개 (docs/CHAT_LANGGRAPH.md, docs/ONBOARDING_LANGGRAPH.md):

  • onboarding — 영향 요소 multi-input → 성격 추출 (docs/EXTRACT_PERSONALITY.md) → 페르소나 프롬프트 합성
  • chat — 사용자 발언 + 페르소나 컨텍스트 + 영향 요소 retrieval (pgvector) → 응답

비용 관리 — 관리자 costs 페이지 + tiktoken 으로 세션별 토큰 / USD 추적. docs/ 에 비용 설계 문서 별도.

i18n — docs/I18N.md. 한국어/영어 다국어. expo-localization + 백엔드 응답 분기.

GA4 통합 — docs/GA4_DESIGN.md. Firebase Analytics (모바일) + google-analytics-data (관리자) — 두 입력을 stats 대시보드에 통합.

한국어 형태소 (kiwipiepy) — 사용자 입력 분석에 활용 (정확한 사용처는 코드 확인 필요).

마주친 문제

자동 추론 결과 — 사용자 검토 필수.

  • (자동 추론) LangGraph workflow 설계 — CHAT_LANGGRAPH.md / ONBOARDING_LANGGRAPH.md / EXTRACT_PERSONALITY.md 3개 문서로 분리해 다룬 흔적. 페르소나 추출 + 유지 + retrieval 의 3축이 핵심 challenge.
  • (자동 추론) 에러 추적 인프라 — docs/ERROR_DESIGN.md 별도 + 관리자 errors 페이지 + errors/[id] 상세. 에러 디버깅 인프라를 일찍 박은 결정.
  • (자동 추론) AI 비용 관리 — costs/sessions 페이지 + tiktoken — 세션별 USD 추적 인프라를 직접 만든 흔적. OpenAI 비용이 quality 에 영향 큰 도메인.
  • (자동 추론) GA4 + Firebase Analytics 통합 — 모바일 / 관리자 두 입력을 통합 대시보드로 — docs/GA4_DESIGN.md 별도.
  • (자동 추론) 300 커밋 / 1 개월 — 빠른 반복.

회고

자동 추론 결과 — 사용자 검토·교체 필수.

  • (자동 추론) plan/ + sprint/ + docs/ 세 트랙 분리 — 사전 계획 (plan), 진행 추적 (sprint), 설계 문서 (docs) 의 역할 분리가 명확. 17 + 개의 plan 문서.
  • (자동 추론) wine-log 와 같은 풀스택 4 컴포넌트 (mobile / admin / backend / ai) 구조 + Taskiq 큐는 본인 표준 패턴으로 굳어지는 중.
  • (자동 추론) LangGraph workflow 를 설계 문서로 따로 박은 결정 — agent 흐름이 코드만으로는 추적이 어려움을 인지하고 의사결정 트레일을 별도 보존.
  • (자동 추론) 다음에 시도한다면 — workflow visualization (LangSmith trace 활용), 페르소나 quality 정량 평가 (eval suite).