A progressive Node.js framework for building efficient and scalable server-side applications.

Description

Nest framework TypeScript starter repository.

파일 구조

backend/
├── .env                                          # [설정] MOVIE_DB_URL, PERFORMANCE_DB_URL 설정 필요
├── src/
│   ├── app.module.ts                             # [메인] SearchModule 등 통합 등록
│   ├── main.ts                                   # [메인] ValidationPipe 설정 필수
│   │
│   ├── chat/                                     # [오케스트레이터]
│   │   ├── chat.module.ts
│   │   ├── chat.controller.ts                    # POST /chat (Body: category, question)
│   │   ├── chat.service.ts                       # category에 따라 if문 분기 (Movie vs Perf)
│   │   └── dto/
│   │       └── chat-request.dto.ts
│   │
│   ├── query-analysis/                           # [분석] Brain (OpenAI)
│   │   ├── query-analysis.module.ts
│   │   ├── movie-query-analysis.service.ts       # (gpt-4.1-nano / genres)
│   │   └── performance-query-analysis.service.ts # (gpt-4.1-nano / type / Zod 사용)
│   │
│   ├── query-refinement/                         # [정제] Movie RAG (Chroma Port 8000)
│   │   ├── query-refinement.module.ts
│   │   └── query-refinement.service.ts           # 영화 오타 수정 전용 (http://localhost:8000)
│   │
│   ├── search/                                   # [검색] Hands (통합 모듈)
│   │   ├── search.module.ts                      # HttpModule, ConfigModule 포함
│   │   ├── movie-search.service.ts               # TMDB API 호출
│   │   └── performance-search.service.ts         # 공연 벡터 검색 (http://localhost:8001)
│   │
│   └── llm-response/                             # [답변] Mouth (OpenAI)
│       ├── llm-response.module.ts
│       ├── movie-llm-response.service.ts         # 영화 데이터 -> 답변
│       └── performance-llm-response.service.ts   # 공연 데이터 -> 답변
│
└── Database/
    └── Data/
        ├── movie.db/                             # (Port 8000) 연결
        └── performance.db/                       # (Port 8001) 연결

Project setup

1. git clone으로 main 브랜치의 프로젝트를 받아옵니다.

$ git clone https://github.com/skkuse/2025fall_41class_team4.git 

2. 최상단 위치에 .env 파일을 만드셔서 해당 파일 내에 KOBIS, TMDB, OPENAI API 키를 작성해놓으시면 됩니다. (backend / frontend 각각 폴더 안에 개별적으로 넣으시면 됩니다.)
3. 패키지 설치 (backend / frontend 두 폴더 모두 실행)

$ npm install

ChromaDB Database Setting

1. 주어진 Data 파일을 Database 폴더 안에 넣어둡니다. (./Database/Data/movie.db & performance.db)
2. 해당 Database 폴더 안에서 python 가상환경을 설치해주고, requirements도 설치해줍니다.

# python 가상환경 설치
$ python -m venv myenv

# requirements 설치
$ pip install -r requirements.txt 

# 가상환경 키기 - 가상환경을 킨 상태로 ChromaDB를 실행햐셔야합니다.
$ source myenv/bin/activate 

3. 가상환경을 킨 상태로 movie.db, performance.db의 경로에 맞게 DB를 실행시켜줍니다.

# backend 폴더 내에서 ./Database/Data/chroma.db 부분을 수정해주시면 됩니다.
# 참고로 /backend 폴더 내에서 실행하셔야 하며, /backend/Database 폴더 내에서 실행하면 ChromaDB 2개 생깁니다. -> 경로 주의할 것
$ chroma run --path ./Database/Data/movie.db --port 8000
$ chroma run --path ./Database/Data/performance.db --port 8001

Backend Compile and run the project

# watch mode - 해당 watch mode로 실행하시면 됩니다.
$ npm run start:dev

Frontend Compile and run the project

# 동일합니다.
$ npm run start:dev

테스트 전 확인사항

프론트 / 백엔드 모두 실행해서 테스트하기 위해선 아래의 조건들을 확인해주세요.

1. movie.db 켰는가? 
$ chroma run --path ./Database/Data/movie.db --port 8000

2. performance.db 켰는가?
$ chroma run --path ./Database/Data/performance.db --port 8001

3. 서버를 실행하고 있는가?
$ npm run start:dev

4. 프론트를 실행하고 있는가?
$ npm run start:dev

4개 요소 모두 실행되고 있어야 합니다.

Query 전송 가이드

POST URL (영화, 공연 공통): http://localhost:3000/chat 
Body의 JSON 형식으로 다음과 같이 요청 보내주셔야 합니다.

JSON - 영화
{
  "category": "movie",
  "question": "범죄도시 감독이 누구야?"
}

JSON - 공연
{
  "category": "performance",
  "question": "지브리 공연해?"
}

Deployment

When you're ready to deploy your NestJS application to production, there are some key steps you can take to ensure it runs as efficiently as possible. Check out the deployment documentation for more information.

If you are looking for a cloud-based platform to deploy your NestJS application, check out Mau, our official platform for deploying NestJS applications on AWS. Mau makes deployment straightforward and fast, requiring just a few simple steps:

$ npm install -g @nestjs/mau
$ mau deploy

With Mau, you can deploy your application in just a few clicks, allowing you to focus on building features rather than managing infrastructure.

Resources

Check out a few resources that may come in handy when working with NestJS:

• Visit the NestJS Documentation to learn more about the framework.
• For questions and support, please visit our Discord channel.
• To dive deeper and get more hands-on experience, check out our official video courses.
• Deploy your application to AWS with the help of NestJS Mau in just a few clicks.
• Visualize your application graph and interact with the NestJS application in real-time using NestJS Devtools.
• Need help with your project (part-time to full-time)? Check out our official enterprise support.
• To stay in the loop and get updates, follow us on X and LinkedIn.
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• Author - Kamil Myśliwiec
• Website - https://nestjs.com
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Nest is MIT licensed.