AI 콘텐츠 생산·검수 파이프라인

먼저 풀어야 했던 문제

• 생성 이후의 운영 부재AI로 파일을 많이 만들어도 중복·깨짐·낮은 품질을 사람이 일일이 찾으면 자동화 효과가 줄었습니다.
• 포맷별 도구 파편화이미지, 프레젠테이션, 문서, 시트와 웹 템플릿마다 생성·검증 방식이 달랐습니다.
• 발행 품질과 권리 정보제목·태그·대체 텍스트뿐 아니라 라이선스와 생성 이력을 자산마다 일관되게 남겨야 했습니다.

데이터가 업무로 이어지는 구조

• 01 · 프롬프트 풀카테고리·스타일·변수를 조합하고 성과에 따라 생성 우선순위를 조정합니다.
• 02 · 포맷별 워커이미지·PPT·SVG·DOCX·XLSX·HTML 등 전용 생성기를 공통 큐로 실행합니다.
• 03 · 자동 품질 게이트파일 무결성, 렌더링, 유사도와 AI 품질 점수로 폐기·보류·승인 후보를 나눕니다.
• 04 · 큐레이션·발행관리자가 키보드 중심으로 최종 검수한 콘텐츠만 메타데이터와 함께 예약 발행합니다.

구현한 기능

• 멀티 포맷 생성기각 포맷의 생성·검증·점수·미리보기 방식을 어댑터로 분리합니다.
• 자동 검증깨진 파일, 렌더 실패, 유사 콘텐츠와 품질 기준 미달을 발행 전에 걸러냅니다.
• AI 품질 평가카테고리 적합도와 미적 점수를 기준으로 검수 우선순위를 정합니다.
• 메타데이터 자동화제목, 설명, 태그, 대체 텍스트와 다국어 초안을 함께 생성합니다.
• 큐레이션 인박스승인·폐기·보류·카테고리 변경을 키보드로 빠르게 처리합니다.
• 발행·성과 루프시간대별로 분산 발행하고 다운로드 데이터를 다음 생성 가중치에 반영합니다.

운영 안전장치

• 자동 검증과 사람의 최종 승인을 모두 통과한 자산만 공개
• 생성 모델·프롬프트·라이선스·검수 이력을 자산 단위로 기록
• 외부 AI 호출을 공통 게이트웨이에서 통제하고 비용·실패 경로 관리
• API·웹·데이터베이스·큐를 컨테이너로 격리해 운영

사용한 기술

Next.js · FastAPI · PostgreSQL · Redis · SQLAlchemy · Docker Compose · AI Image APIs