Nature Hunt: 화면 밖 세상을 탐험하기

제가 만든 것

이전에 본 적 없는 새 종을 발견하거나, 자신이 살던 동네에서 존재한다는 것을 몰랐던 꽃을 찾는 것은 정말 놀랍지 않나요? Nature Hunt는 바로 그런 점을 해결해 줍니다.

Nature Hunt는 사용자가 선택한 위치를 기반으로 새, 식물, 돌의 목록을 보여주며, 사용자에게 밖에 나가서 그것들을 발견하도록 동기를 부여합니다.

데모

여기에 데모 링크가 있습니다. 안타깝게도 이 데모에는 Gemma 3 gemma3:1b-it-q4_K_M open-weight 모델이 통합되어 있지 않으므로, 대신 GitHub 저장소를 확인해 보실 수 있습니다.

링크:
https://nature-hunter.onrender.com/

스크린샷

로딩 이미지

발견 가능한 이미지

AI 설명

코드

GitHub logo 1noahark / Nature-Hunt

Nature 검색하기

어떻게 만들었는지

사용자가 입력한 위치를 기반으로 이미지를 검색하기 위해 SerpApi를 사용했고, 그것들이 무엇인지 설명하기 위해 Gemma 3 (gemma3:1b-it-q4_K_M)을 사용했습니다. 이 모델을 선택한 이유는 제 컴퓨터에서 실행할 수 있는 가장 가벼운 모델이었기 때문입니다.

저는 Express.js 서버를 만들고 SerpApi를 통합하여 제가 만든 API를 통해 이미지에 접근할 수 있게 했습니다. 또한, 제가 사용하는 Gemma 모델을 실행하기 위해 Ollama도 사용했습니다.

React ---> Ollama --> Gemma 3 (gemma3:1b-it-q4_K_M)
 | 
 v
...

오픈 혁신이 중요한 이유?

저는 AI 모델을 로컬에서 실행하기 위해 Ollama를 사용했고, 이는 모델에 대한 더 많은 통제권을 주었습니다. 저는 폐쇄된 API에 의존하지 않고도 다운로드한 로컬 모델로 원하는 것을 원할 때마다 할 수 있습니다. 제가 좋아하는 대로 실행하고 실험해 볼 수 있습니다.

수상 부문

Render 활용 최우수: 웹 앱의 프론트엔드와 백엔드를 호스팅하는 데 Render를 사용했습니다.

Gemma 활용 최우수: gemma3:1b-it-q4_K_M은 검색 결과를 설명하는 모델입니다.

SerpApi 활용 최우수: SerpApi는 오픈 가중치(open-weight) 모델이 설명하고 Google에서 표시되는 이미지를 가져오는 데이터를 가져옵니다.