한 문장의 프롬프트로 스키마 없이 더미 데이터를 생성·미리보기·다운로드까지 끝내는 통합 시스템.
Frontend(React) – Backend(Spring Boot) – AI(FastAPI)가 단일 데이터 계약으로 느슨하게 결합됩니다.

• 프로젝트 명: Synthor
• 출품 분야: 2025 오픈소스 개발자대회 (자유과제·인공지능)
• 목표: “자연어 프롬프트 한 문장으로도 시작 가능한 더미 데이터 파이프라인”을 제공하고,
  프론트·백엔드·AI가 깨끗한 인터페이스로 결합된 레퍼런스 구현을 제시

• 자연어 프롬프트 인식 (한국어/영어): 문장에서 필드 타입과 제약 조건 자동 추출

• 다중 포맷 지원: JSON / CSV / SQL / HTML / XML / LDIF
• 50+ 데이터 타입 & 핵심 15종 정밀 파싱: 비밀번호·이메일·전화번호·날짜·시간 등
• 단일 게이트웨이 아키텍처: FE(React) → BE(Spring Boot) 호출, BE가 내부적으로 AI(FastAPI) 연동(WebFlux)
• 프리뷰 최적화: 100행 제한으로 성능 확보, 실제 다운로드는 요청 수만큼 전량 제공

• Frontend: React SPA, Cloudflare Pages에 배포
• Backend: Spring Boot Gateway, 포맷별 스트리밍 응답, AI 서버 호출(WebFlux)
• AI: FastAPI 기반 추출기 레지스트리, 한국어/영어 모두 지원
• Infra: Docker 기반 컨테이너, Render + Cloudflare Pages 자동 배포

• Frontend: Vite + React, React Router, Tailwind CSS, @dnd-kit, Axios
• Backend: Spring Boot 3, Gradle, Spring Web, Validation, Spring Data JPA, DataFaker, springdoc-openapi(Swagger UI)
• AI: Python 3.11, FastAPI, Uvicorn, Pydantic, langdetect, Swagger(OpenAPI)
• Infra/DevOps: Docker, Render, Cloudflare Pages

DataGenerationRequest {
  count: number,          // 생성할 데이터 개수
  fields: FieldRequest[]  // 생성할 필드들의 정의
}

FieldRequest {
  name: string,             // 필드명 (예: userEmail)
  type: string,             // 데이터 타입 (예: email_address, phone_number, password 등)
  value: object,            // 기본값 또는 예시 값
  prompt: string,           // 프런트엔드에서 입력한 개별 프롬프트
  parsedConstraints: { },   // AI가 prompt를 해석해 파싱한 제약 조건
  constraints: { },         // 사용자가 직접 지정하거나 수정한 제약 조건
  nullablePercent: number   // null 허용 비율 (0~100%)
}

요청 예시

{
  "count": 100,
  "fields": [
    {
      "name": "userPassword",
      "type": "password",
      "prompt": "비밀번호는 10자 이상",
      "parsedConstraints": { "minLength": 10 },
      "constraints": { "minLength": 12, "upper": 1, "lower": 1, "numbers": 1, "symbols": 1 },
      "nullablePercent": 0
    },
    {
      "name": "userEmail",
      "type": "email_address",
      "prompt": "이메일 형식",
      "parsedConstraints": {},
      "constraints": {},
      "nullablePercent": 0
    }
  ]
}

응답
요청 포맷(JSON/CSV/SQL/HTML/XML/LDIF)에 따라 스트리밍 응답으로 전송됩니다.

• POST /api/data/manual-generate
  → 수동 데이터 생성
  사용자가 fields[]를 직접 정의하여 데이터 생성

• POST /api/data/ai-generate
  → AI 기반 자동 생성
  자연어 프롬프트를 전달하면 백엔드가 내부적으로 AI(FastAPI)를 호출하여
  자동으로 fields[]를 생성하고 데이터를 반환

• POST /api/fields/ai-suggest
  → 개별 필드 프롬프트에서 타입/제약 자동 추출

• POST /api/fields/auto-generate
  → 한 문단 프롬프트에서 전체 스키마(fields[]) 자동 생성

⚠️ 내부 API는 프론트엔드에서 직접 호출하지 않음.
흐름: Frontend → Backend(Spring Boot) → AI(FastAPI)

DataGenerationRequest {
  count: number,
  fields: FieldRequest[]
}

FieldRequest {
  name: string,
  type: string,
  value: object,
  prompt: string,
  parsedConstraints: { },
  constraints: { },
  nullablePercent: number
}

1. 프롬프트 입력
   • 기업 회원가입: 회사명, 직책, 이름, 이메일, 비밀번호, 전화번호
   • 비밀번호는 최소 10자, 대문자/소문자/숫자/특수문자 각 1개 이상
2. 필드 자동 인식: 타입/제약 자동 추출 (필요 시 직접 수정 가능)
3. 행 수 지정: 기본 50행, 프리뷰는 최대 100행 표시
4. 포맷 선택: JSON / CSV / SQL / HTML / XML / LDIF
5. 생성 → 미리보기 → 다운로드

cd frontend
pnpm i
pnpm dev
# .env: VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8080

cd backend
./gradlew bootRun
# ENV: SPRING_PROFILES_ACTIVE=local

cd ai
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 9000

• Backend Swagger UI: /swagger-ui 에서 POST /api/data/manual-generate, POST /api/data/ai-generate 실행 가능
• AI Swagger UI: 내부 확인용 (/api/fields/ai-suggest, /api/fields/auto-generate)

• 개발자 생산성 향상: 프롬프트 → 스키마 자동화로 데이터 설계 시간을 수초~수분 단축
• 비개발자 접근성 확대: 코드/엑셀 수작업 없이 데이터 세트 생성 가능
• 활용 분야: QA, 강의, 데모, 프로젝트 초기 데이터 준비

• data/ai-generate 고도화 (문맥 기반 보정, 중복 제거, 추천 템플릿)
• 사용자 계정·히스토리, 팀 프리셋 공유
• 대용량 스트리밍/시드 고정, 타입 라이브러리 확대

본 프로젝트는 MIT License 하에 공개됩니다.

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