M2M

막연한 커리어 고민을 구체적인 질문으로 바꾸고, AI 답변과 적합한 멘토 탐색을 돕는 웹서비스

M2M은 사용자의 고민을 대화를 통해 정제하고, 기존 커리어 지식으로 답할 수 있는지 판단한 뒤 필요한 경우 사용자가 직접 AI 멘토 페르소나를 선택하도록 돕습니다. 멘토 답변은 동의를 거쳐 Q&A 지식 자산으로 축적할 수 있도록 설계되어 있습니다.

프로젝트 구조

M2M/
├── FE/                    # Next.js 16, TypeScript, Tailwind CSS
├── BE/                    # FastAPI, SQLAlchemy
├── M2M-mentoring-agent/   # 질문 정제·검색·멘토 추천·답변 Agent
└── data_db/               # 멘토 및 커리어 데이터

준비 사항

• Node.js 20 이상
• npm
• Conda
• Python 3.11
• OpenAI API 키 (실제 Agent 연동 시에만 필요)

최초 설치

저장소 루트에서 아래 명령을 실행합니다.

1. 백엔드 환경

conda create -n m2m-be python=3.11 -y
conda run -n m2m-be pip install -r BE/requirements.txt
cp BE/.env.example BE/.env

BE/.env에서 최소한 다음 값을 설정합니다.

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
JWT_SECRET_KEY=replace-with-a-random-secret-at-least-32-characters

기본값인 MENTORING_AGENT_MODE=auto에서는 API 키가 없으면 비용 없는 데모 Agent로 상담 전체 흐름을 확인할 수 있습니다. 실제 Agent만 사용하려면 live, 항상 데모 데이터를 사용하려면 demo로 설정합니다.

2. 프론트엔드 환경

cd FE
npm install
cp .env.example .env.local
cd ..

기본 백엔드 주소는 http://127.0.0.1:8000입니다. 다른 주소를 사용할 때는 FE/.env.local의 BACKEND_URL을 변경합니다.

실행

터미널 두 개를 열어 백엔드와 프론트엔드를 각각 실행합니다.

터미널 1, 저장소 루트:

cd BE
conda run --no-capture-output -n m2m-be python -m uvicorn app.main:app --reload

터미널 2, 저장소 루트:

cd FE
npm run dev

실행 후 접속 주소:

• 웹서비스: http://localhost:3000
• 백엔드 상태: http://localhost:8000/health
• API 문서: http://localhost:8000/docs

현재 연동 범위

• 이메일 기반 멘티 회원가입·로그인·로그아웃
• HttpOnly 쿠키 기반 인증과 액세스 토큰 자동 갱신
• 이름, 현재 상태, 관심 분야 수정
• 이력서 PDF/DOCX와 포트폴리오 PDF/PPTX 업로드
• Q&A 목록·검색·상세·댓글 작성
• 상담 생성, 질문 정제·수정·확정, AI 멘토 선택과 답변 조회

멘토 회원가입 탭은 디자인에만 남겨두고 비활성화했습니다. Q&A 스크랩과 프로필 이미지 수정은 관련 API가 추가된 뒤 연결할 예정입니다.

검증

백엔드:

cd BE
conda run -n m2m-be pytest -q
conda run -n m2m-be ruff check app tests

프론트엔드:

cd FE
npm run lint
npm run build

핵심 흐름

flowchart TD
    A[사용자 고민 입력] --> B[대화를 통한 질문 정제]
    B --> C{기존 지식으로 답변 가능한가?}
    C -->|가능| D[AI 답변 제공]
    C -->|멘토 필요| E[AI 멘토 후보 추천]
    E --> F[사용자가 멘토 직접 선택]
    F --> G[선택한 멘토 관점의 답변]
    G --> H[동의 기반 Q&A 자산화]

Loading

세부 구현과 환경변수는 FE/README.md와 BE/README.md를 참고하세요.