립서비스(Lip Service)는 AI를 활용하여 사용자의 퍼스널 컬러에 맞춘 제품을 추천해주는 애플리케이션입니다. Flutter 프레임워크를 이용해 안드로이드와 iOS 플랫폼 모두에서 작동할 수 있도록 개발하였으며, Firebase를 통해 백엔드 서비스와의 통신을 구현했습니다. 또한, OpenAI의 GPT 모델을 활용해 제품 추천 알고리즘을 초기 단계에서 실현했습니다.

• 퍼스널 컬러 기반 제품 추천: 사용자의 퍼스널 컬러에 맞춘 맞춤형 제품 추천
• 정보 공유 및 커뮤니티 기능: 사용자 후기를 공유할 수 있는 게시판 제공
• 구매 편의성 제공: 제품 추천과 후기를 통해 빠르고 편리한 제품 구매
• Firebase와 실시간 데이터 연동: 사용자 정보와 커뮤니티 데이터를 실시간으로 업데이트

• Frontend: Flutter (Dart)
• Backend: Firebase (Authentication, Firestore)
• AI 모델: ChatGPT-3.5-turbo 활용
• API 활용: Google Custom Search (GCS) API
• IDE: Android Studio

• Login Page: 로그인 및 회원가입 기능 구현
• Tab Page: 주요 기능(추천, 검색, 커뮤니티, 마이페이지)으로의 이동 관리
• Services 디렉터리: 외부 API와의 통신 기능 구현

• Firebase Firestore: 사용자 정보 및 게시물 데이터 실시간 저장 및 조회

• ChatGPT-3.5-turbo를 이용한 제품 추천 알고리즘 구현
• Google Custom Search API를 통해 제품 이미지 검색

• Firebase를 통해 사용자의 로그인 및 회원가입 기능 구현
• 사용자 데이터를 Firestore에 저장하여 인증 관리

• 사용자의 퍼스널 컬러에 맞춰 립스틱 제품을 추천
• 추천 결과를 Firestore에 저장하여 사용자가 이력을 관리할 수 있도록 지원

• 사용자가 제품에 대한 후기를 남기고 다른 사용자와 소통할 수 있는 게시판 제공
• 좋아요 기능 및 댓글 기능을 통해 실시간 피드백 가능

• 사용자가 작성한 게시물, 좋아요 누른 게시물, 찜한 제품을 확인할 수 있는 페이지 제공
• 로그아웃 시 사용자 데이터를 초기화

1. AI 모델 활용의 한계

• GPT-3.5-turbo의 일관성 없는 답변 문제 발생
• 머신러닝 모델 도입을 통해 추천 정확도 향상 예정

2. Firebase 사용의 제약

• 복잡한 쿼리 구현의 어려움과 보안 문제
• Spring Boot를 활용한 REST API 서버 구축 계획

3. UI 및 UX 개선 필요성

• Flutter의 위젯 구조 간소화 및 UI 디자인 개선 예정
• 사용자 시인성 및 인터랙션 강화

1. AI 모델 개선

• 머신러닝 모델 도입 및 학습 데이터를 체계적으로 구축
• 추천 시스템의 신뢰도 강화

2. 서버 및 기능 확장

• 실제 서버를 구축하고 Spring Boot를 통해 복잡한 로직 처리 가능하도록 개선
• 메이크업 전반으로 추천 기능 확장

3. 디자인 및 사용자 경험 강화

• UI 디자인에 세부적인 디테일 추가
• 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 애플리케이션을 업데이트