생성형 인공지능으로 더미 데이터 생성

[Stark-Industries0417]

**기존에 사용하던 Faker 라이브러리를 통해 더미 데이터를 생성하는 방식에서 생성형 AI를 활용한 방식으로 변경하였습니다.
현재는 User 데이터만 생성하고 있지만, 추후에는 더 다양한 유형의 데이터를 생성해볼 계획입니다. **
감사합니다.

1. Perplexity.kt

   • Perplexity API와 연동하는 기능 구현:

     • query() 함수: Perplexity API에서 게임 유저의 더미 데이터를 요청하고 응답 처리.
     • createRequestBody() 함수: API 요청의 JSON body 생성.

   • ObjectMapper와 Gson을 활용한 JSON 직렬화 및 역직렬화.

   • OKHttp3 라이브러리를 사용한 HTTP 요청 로직 추가.

   • User 데이터 클래스 정의:

     • 사용자와 관련된 속성 정보 포함 (name, age, level, score, achievements, active).

   • Perplexity API 응답 데이터 형식 정의:

     • ApiResponse, Choice, Message 데이터 구조.

2. Config.kt

   • config.yml 파일을 읽어 초기화하는 Config 객체 구현:

     • YAML 설정 파일(config.yml)에서 aiApiKey 값을 읽어와 저장.
     • ObjectMapper를 사용해 YAML 데이터를 객체로 매핑.

   • initialize() 메서드를 통해 Config 초기화 및 API 키 데이터 로드.

[sonarqubecloud]

Quality Gate passed

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Measures
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[f-lab-lyan]

gson과 jackson을 동시에 사용할 이유가 있었던 것인가요?

[f-lab-lyan]

코드는 비교적 잘 이해가 되는 것 같습니다. 다만, gson과 jackson을 동시에 쓰셨는데, 이걸 한쪽으로 통일하면 더 좋을 것 같네요. 그리고 로그를 생성하기 위해서 Perpliexity에 로그를 요청하는데, 이렇게 하면, 대용량의 로그를 생성하기는 힘들지 않을까요? 많은 로그를 빠른시간에 생성할 수 있는 방법을 고민해보시며 좋을 것 같습니다. :-)