jhhackaton/docs/project_plan.md

부동산 검색 프로젝트 계획

프로젝트 개요

• 목적: FastAPI와 OpenAI를 이용한 부동산 검색 웹사이트
• 주요 기능: 자연어 입력을 받아 OpenAI로 파싱 후 부동산 정보 추출

기술 스택

• Backend: Python, FastAPI, OpenAI API
• Frontend: HTML, CSS, JavaScript
• NLP: OpenAI GPT API

폴더 구조

C:\o2o\RealEstateSearch\
├── docs/
│   ├── project_plan.md
│   ├── project_logs.txt
│   └── api_guide.md
├── backend/
│   ├── main.py (FastAPI 서버)
│   ├── openai_parser.py (OpenAI 파싱 + 지역코드 변환)
│   ├── models.py (데이터 모델)
│   └── public_data_api.py (공공데이터 API 클라이언트)
├── frontend/
│   ├── index.html
│   ├── style.css
│   └── script.js
├── data/
│   └── region_codes.json (시군구 코드)
├── requirements.txt
├── .env (API 키 저장)
├── .gitignore (Git 제외 파일)
└── README.md

작업 단계

• 프로젝트 폴더 구조 생성
• 프로젝트 계획서 작성
• FastAPI 백엔드 개발
• OpenAI 파싱 로직 구현
• 프론트엔드 개발
• README.md 업데이트
• 지역 코드 변환 기능
• 공공데이터 API 연동
• 실거래가 표시 UI
• 불필요한 코드 정리

API 엔드포인트

1. GET /

• 메인 페이지 (index.html) 제공

2. POST /api/search

• 자연어 검색 및 실거래가 조회
• AI 필터링 옵션 (filter_results 파라미터)
• 요청: {"text": "강남 아파트 전세 3억"}
• 응답: 파싱 결과 + 실거래가 목록 (필터링 포함)

3. POST /api/filter

• 공공데이터 결과를 OpenAI로 필터링
• 사용자 요구사항과 가장 일치하는 매물 선별
• 파라미터: user_query, listings, top_k

4. GET /static/*

• CSS, JS 등 정적 파일 제공