Fashion Recommendation System

🚀 クイックスタート

このガイドは、プロジェクトを迅速にセットアップして実行するための手順を提供します。以下のステップに従って、開発環境を構築しましょう。

📦 インストール

ステップ1：GitHubプロジェクトをクローンする

プロジェクトをローカルマシンにクローンします。

ステップ2：Python環境を設定する

Pythonの仮想環境を作成してアクティブ化します。

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # macOSまたはLinuxでの実行
venv\Scripts\activate     # Windowsでの実行

ステップ3：依存関係をインストールする

必要なPythonパッケージをインストールします。

pip install -r requirements.txt

ステップ4：FastAPIサーバー（バックエンド）を起動する

バックエンドサーバーを起動します。

uvicorn backend.app.server:app --reload

サーバーが起動し、データベースに接続すると、コンソールに以下のメッセージが表示されます。

数据库已连接
INFO:     应用程序启动完成。

ステップ5：フロントエンドの依存関係をインストールする

フロントエンドの依存関係をインストールします。

npm install

ステップ6：開発サーバー（フロントエンド）を起動する

フロントエンドの開発サーバーを起動します。

npm start

サーバーが起動すると、サーバーログに確認メッセージが表示され、ブラウザでアプリケーションが開きます。 http://localhost:3000/

📚 進捗状況

完了したタスク

1. FastAPIサーバーが起動して実行中 (24 Apr)
2. データベース接続が設定されました (24 Apr)
3. バックエンドアーキテクチャが正常に機能しています (24 Apr)
4. フロントエンドの基本UIで画像アップロード機能が完成しました (25 Apr)

今後の予定

1. 服装のサンプル画像に対するCLIPのタグ付け精度を評価する
2. 推薦効果を向上させるためにタグ付けシステムを調整する
3. バックエンドとリアルタイムユーザーデータの統合をテストする
4. モデルのパフォーマンス監視を設定する
5. フロントエンドのデモを行う