
여러 신뢰할 수 있는 소스를 교차 참조하는 AI 기반 인도 뉴스 애그리게이터
요약
Groq Llama 3.3 70B를 활용하여 뉴스를 수집, 검증, 작성, 게시하는 완전 자율형 AI 뉴스 애그리게이터 프로젝트입니다. 다중 소스 교차 참조와 신뢰도 점수 산출을 통해 가짜 뉴스를 방지하고 중립적인 요약을 제공합니다.
핵심 포인트
- Llama 3.3 70B 기반의 자동 사실 확인 및 신뢰도 점수 시스템
- 수집부터 게시까지 인간의 개입 없이 수행되는 완전 자율형 파이프라인
- SHA256 해싱을 통한 중복 제거 및 도메인 차단 목록 관리
- Next.js, FastAPI, Supabase를 활용한 현대적인 기술 스택 구성
게시하기 전에 여러 신뢰할 수 있는 소스에 걸쳐 뉴스를 교차 참조하는 AI 기반 인도 뉴스 애그리게이터 (News Aggregator)입니다. 전체 파이프라인은 가져오기(fetch), 검증(verify), 작성(write), 게시(publish) 과정을 스스로 수행하며 독립적으로 실행됩니다.
AI 검증 파이프라인 (AI Verification Pipeline) :-
- 자동 사실 확인 (Automated Fact-Checking): 모든 뉴스는 화면에 전달되기 전 Groq Llama 3.3 70B를 사용하여 검증됩니다.
- 다중 소스 교차 참조 (Multi-Source Cross-Reference): 뉴스는 2개 이상의 독립적인 신뢰할 수 있는 소스에 의해 확인되어야 하며, 그렇지 않으면 폐기됩니다.
- 신뢰도 점수 (Credibility Scoring): 모든 기사는 소스의 권위, 세부 정보의 풍부함, 작성 톤을 기반으로 0~100점 사이의 신뢰도 점수를 받습니다.
- 중립적 AI 작성 (Neutral AI Writing): 검증된 사실은 편향되지 않고 사실적인 요약본으로 다시 작성됩니다. 자극적인 표현이나 왜곡은 없습니다.
완전 자율형 (Fully Autonomous) :-
- 24/7 가동: RSS 피드와 API로부터 30분마다 뉴스를 가져오며, 인간 편집자가 필요하지 않습니다.
- SHA256 중복 제거 (Deduplication): URL 해싱을 사용하여 중복된 뉴스를 자동으로 필터링합니다.
- 도메인 차단 목록 (Domain Blocklist): 알려진 풍자, 스팸 및 가짜 뉴스 도메인은 파이프라인 수준에서 차단됩니다.
- 구조화된 로깅 (Structured Logging): stdout을 통한 상세한 파이프라인 로그로 완전한 관측 가능성 (Observability)을 제공합니다.
라이브 (Live) - https://verifiedindian.vercel.app/
GitHUB - https://github.com/roshhellwett/projectsentinel.git
기술 스택 (Tech Stack) :-
| 계층 (Layer) | 기술 (Technology) |
|---|---|
| 프론트엔드 (Frontend) | Next.js 15 + TypeScript + Tailwind CSS |
| 백엔드 (Backend) | Python 3.11 + FastAPI |
| 데이터베이스 (Database) | Supabase (PostgreSQL) |
| AI 검증 (AI Verification) | Groq API (Llama 3.3 70B) |
| AI 작성 (AI Writing) | Groq API (Llama 3.3 70B) |
| 호스팅 (Hosting) | Vercel (frontend), Railway (worker) |
AI 자동 생성 콘텐츠
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