PicPick BE

Project Overview

PicPick은 오프라인 마트 쇼핑객을 위한 'AI 소비 전략가' 서비스입니다. 사용자가 마트에서 상품을 스캔하면, AI(Gemini)가 온라인 최저가와 비교하여 단순히 가격뿐만 아니라 상품의 가치(성분, 용량, 브랜드 등)를 종합적으로 분석한 **픽리포트(Pick-Report)**를 제공합니다.

Key Features

• AI 픽리포트 (VFM 분석): 상품명과 가격 데이터를 기반으로 가성비 지수(VFM Index)를 산출하고 5대 지표 분석을 제공합니다.
• 7대 MECE 카테고리 분류: AI가 상품의 성격에 따라 최적화된 픽단가(Pick Price) 환산 로직을 적용합니다.
• 실시간 위치 기반 마트 매칭: 사용자의 GPS 좌표를 기반으로 현재 위치한 마트의 행사 정보와 연동됩니다.
• 스캔 이력 관리: 사용자가 스캔한 모든 상품과 분석 리포트를 히스토리 형태로 관리합니다.
• 마트 정보 자동화: 마트 관리자가 업로드한 엑셀(XLSX) 파일을 분석하여 상품 데이터베이스를 자동으로 구축합니다.

Tech Stack

• Language: Java 17
• Framework: Spring Boot 3.5.8
• AI Engine: Spring AI (Google Gemini 1.5 Flash)
• Database: MySQL 8.0 / JPA (Hibernate)
• Migration: Flyway
• Mapping: MapStruct 1.6.2
• Documentation: SpringDoc OpenAPI / Swagger UI

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System Flow: AI Analysis Sequence

Logical Flow

1. 요청 수신 (Request Intake): 클라이언트가 상품 상세 정보와 scanLogId를 포함한 AnalysisRequest를 전송.
2. 프롬프트 구성 (Prompt Orchestration): AnalysisService가 MECE 최적화된 ANALYSIS_PROMPT에 실시간 데이터를 치환하여 정교한 분석 프롬프트를 생성.
3. AI 지능 분석 (AI Intelligence): Google Gemini 모델이 입력을 분석하여 고도화된 JSON 형태의 평가 결과를 도출.
4. 데이터 정규화 및 저장 (Data Persistence):
   • AI 응답에서 불필요한 마크다운을 제거하고 AnalysisAIResponse 객체로 파싱.
   • scanLogId가 있는 경우, 중복 저장을 방지하기 위해 기존 리포트 유무를 확인.
   • AnalysisMapper를 통해 최신 분석 결과를 AnalysisReport 엔티티에 반영 및 저장.
5. 최종 결과 전달 (Final Delivery): 구조화된 분석 데이터를 클라이언트에 반환하여 즉각적인 리포트 화면 구성을 지원.

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PicPick은 단순히 저렴한 가격이 아닌, 가치(Value) 중심의 평가를 위해 자체 수식을 사용합니다.

가성비 지수 (VFM Index) 수식

$$VFM\Index = \left( \frac{\sum(Mi \times Wi) \times R}{\ln(\text{Price_Ratio} + e - 1)} \right) \times \prod(\alphaj)$$

• $M_i, W_i$: 5대 핵심 지표 점수 및 카테고리별 가중치
• $R$: 데이터 신뢰도 (최신성, 리뷰 등)
• Price_Ratio: 현재 판매가 / 시장 적정가
• $\alpha_j$: 행사(1+1 등), 브랜드 가치 등에 따른 보정 계수

7대 MECE 카테고리

1. 신선 식품 (단위 무게당 가격)
2. 가공 식료품 (1회 한 끼당 가격)
3. 기호/음료 (잔/팩당 가격)
4. 생활 위생 (회/롤당 가격)
5. 퍼스널 케어 (단위 사용량당 가격)
6. 홈 리빙 (시간/유지비당 가격)
7. 펫/라이프 (끼니/개당 가격)

Documentation

• API Spec: api_spec.md
• ER Diagram: er_diagram.md
• Swagger UI: http://localhost:8080/swagger-ui.html