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시스템 효용 (Value Proposition)

• 아카이빙 자동화: 수동 분류 작업 제거. AI가 이미지의 시각적, 공간적 특성을 분석하여 자동으로 메타데이터 태깅을 수행.
• 시각적 맥락 발견: 단순 폴더 기반 구조를 탈피. 미니멀리즘, 재질, 조명 방식 등 디자인 스타일의 유사도에 따라 데이터를 그래프 상에 인접하게 배치하여 새로운 인사이트 제공.
• 개인 맞춤형 지식 체계: Next.js 기반 대시보드를 통해 핀터레스트 형태의 그리드 뷰 및 인터랙티브 Nebula 그래프 뷰 제공.
• 데이터 보안 및 무과금 (Private AI): Ollama(LLaVA-7b) 모델 기반 로컬 처리를 통해 외부 데이터 유출을 방지하며, API 호출에 따른 영구적 비용 제거.

설치 및 실행 (Installation)

시스템 구축 및 초기 데이터 처리 과정입니다. 소요 시간은 모델 다운로드 및 종속성 설치 기준 약 20~30분입니다. (데이터 처리: 이미지당 15-30초 소요)

# 1. 로컬 AI 서버 (Ollama) 설정 및 모델 다운로드
ollama pull llava:7b

# 2. Python 가상환경 생성 및 백엔드 종속성 설치
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate  # Windows 기준
pip install -r requirements.txt

# 3. 프론트엔드 대시보드 의존성 설치
cd vision_dashboard
npm install

데이터 수집 및 시스템 운영

• 인스타그램 스크래핑: '저장됨' 게시물 수집을 위해 세션 쿠키 추출 필수. 브라우저에서 쿠키 추출 후 cookies.json 파일로 루트 디렉토리에 저장. 스크래퍼 실행 (python run_scraper.py).
• 실시간 감시: 백엔드 감시 서버 (python main.py) 구동 시, 디렉토리 내 신규 파일 추가를 감지하여 AI 분석 자동 수행.
• 대시보드: npm run dev를 통해 로컬호스트 환경에서 GUI 접속.

주요 트러블슈팅 (Troubleshooting)

• Ollama 연결 거부: 백그라운드 프로세스 확인 및 ollama serve 상태 점검.
• OCR 미작동: Windows 환경의 경우 Tesseract OCR 별도 설치 및 시스템 환경 변수(Path) 추가 필요.
• 인스타그램 세션 만료: 스크래핑 중단 시 cookies.json 토큰 갱신 필요.
• ChromaDB 경로 오류: 수동 파일 이동에 따른 DB 불일치 시 python sync_db_paths.py 실행으로 경로 동기화.