채팅 서비스

Bert를 이용한 비속어 탐지 AI가 적용된 실시간 양방향 채팅 서비스

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채팅 영상

비속어 감지

사용자들이 보낸 메시지가 채팅방에 보내진다.
약 10초의 시간동안 비속어 여부를 판별 후
- 비속어인 경우 메시지가 가려진다. 비속어가 탐지되어 메시지가 가려졌습니다. 로 업데이트 된다.

docs

제목	파일
API 문서	📑
AI 사용 데이터 및 학습	📖
AI 실제 학습 코드	📑

Steps to Setup

Local

Requirements

java - 17, maven - 4.0.0, node - 20.13.1, Azurite

AI

🔗 비속어 탐지 onnx 모델 다운로드 링크
위 파일을 다운로드 후 AI 서버의 spring-boot의 resources에 파일명을 model.onnx로 변경해 넣는다.

azurite --silent --location c:\azurite --debug c:\azurite\debug.log

azurite 실행 후, input-queue와 output-queue 생성(이름 그대로 사용)

mvn spring-boot:run

Backend

mvn spring-boot:run

Frontend

npm install
npm start

http://localhost:3000/

workflow & architecture

학습 내역

AI

제목	학습내역
BERT 모델 소개	📖
사용 데이터 및 학습	📖

backend

제목	학습 내역
비동기 처리와 약한 결합을 위한 `event`학습 - event, publish, listeners	📖
JWT authentication 구현 마스터하기!	📖
채팅 구현을 위한 STOMP 사용 방법	📖
Spring WebFulx - sync, async와 blocking, nonblocking부터 webflux 사용법까지	📖

frontend

제목	학습 내역
react에서 api 사용하기 - fetch, axios	📖
react에서 navigation하기 - react router dom 사용법	📖
context API로 props drilling 해결 및 data shring	📖
websocket의 필요와 connection	📖

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This document and code were written by KSY(HwiYul-G). Please be sure to indicate this when cloning

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