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FitSell
AI 엔진을 갈아끼워도 서비스는 그대로
셀러가 상품 이미지를 올리면 착용컷과 상세페이지, SEO 문구까지 만들어주는 AI 스튜디오. AI 엔진을 갈아끼울 수 있는 registry 구조로 설계했다.
쇼핑몰 셀러용 AI 스튜디오 — 착용컷 · 상세페이지 · SEO
- 역할
- 기획 · 아키텍처 · 백엔드 · 프론트엔드
- 분류
- AI, 커머스, 소프트웨어, 사업
- 등급
- 주요 작업 — 구조와 판단이 남아 있는 것
화면 캡처가 아직 없어, 아래에 구조와 판단으로 적었습니다.
무슨 문제였나
AI 이미지·문구 서비스는 모델이 계속 바뀐다. 특정 모델에 코드를 붙여 만들면 더 좋은 모델이 나올 때마다 서비스를 다시 만들어야 한다. 그리고 AI 원가는 사용량에 비례해 폭증한다.
어떻게 풀었나
엔진을 인터페이스로 추상화하고 registry에 등록하는 구조로 만들었다. mock 엔진으로 개발하고 실제 엔진은 설정으로 교체한다. 크레딧은 잔액이 아니라 원장(장부) 방식으로 쌓아 사용 내역을 추적 가능하게 했다.
구조
- 01업로드 (uploads)
- 02작업 큐 — queued / running / done / error
- 03엔진 registry — base → mock / 실엔진
- 04진행률 추적 (progress / total)
- 05크레딧 원장 (장부 방식)
- 06산출물 저장 (outputs)
어려웠던 것
- AI 모델이 계속 바뀌는 것을 전제로 설계 — 엔진을 registry로 분리해 교체를 설정 문제로 바꿈
- 크레딧 잔액을 컬럼 하나로 두면 언젠가 어긋남 — 증감 기록을 남기고 합산하는 원장 방식 채택
무엇을 만들었나
- 착용컷 생성 (tryon)
- 상세페이지 생성 (detail)
- SEO 문구 생성 (seo)
- 작업 상태 · 진행률 추적
- 엔진 교체형 구조
- 크레딧 원장 · 사용 내역 추적
쓴 기술
PythonFastAPISQLiteReact엔진 registry 패턴
무엇이 남았나
- 엔진 교체형 registry 구조와 크레딧 원장까지 구현
- 판매 전 단계입니다
알게 된 것
AI 제품에서 모델은 반드시 바뀐다. 처음부터 교체 가능한 자리에 두면 나중에 서비스를 다시 만들지 않아도 된다.
