실제로 작동하는 AI 기능 탐구: 하이프와 현실의 차이
2025-04-12 21:28:22ainextjstypescriptdataScience
AI 기능의 실제 적용: 실전에서 성공한 5가지 기술
AI는 매주 혁신적인 개념과 프레임워크로 주목받습니다. 하지만 이런 기술들이 실제 환경에서 효과적으로 작동하는지는 또 다른 문제입니다. 이번 포스팅에서는 실전에서 검증된 5가지 AI 기능을 소개합니다.
1. 벡터 검색: 실시간 데이터 검색의 혁신
벡터 검색이란?
벡터 검색은 데이터베이스 내에서 유사한 항목(텍스트, 이미지, 오디오 등)을 검색하는 기술입니다. 일반적으로 데이터의 의미를 포함하는 고차원 벡터를 사용합니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
- 데이터 임베딩 생성
- 임베딩 데이터를 보관하기 위한 데이터베이스
- 사용자 쿼리 변환 및 벡터 기반 검색
실제 예시: 온라인 쇼핑몰 제품 검색
- 모든 제품 속성을 하나의 문자열로 결합합니다.
- 해당 문자열의 임베딩을 계산합니다.
- 벡터 데이터베이스에 임베딩을 저장합니다.
- 사용자가 제품을 검색할 때 쿼리를 임베딩으로 변환합니다.
- 벡터 데이터베이스에서 검색하여 유사도에 따라 정렬합니다.
import { pipeline } from '@xenova/transformers';
let embeddingModel = null;
async function getEmbeddingModel() {
if (!embeddingModel) {
embeddingModel = await pipeline('feature-extraction', 'Xenova/all-MiniLM-L6-v2');
}
return embeddingModel;
}
async function generateEmbedding(text) {
if (!text) return [];
try {
const model = await getEmbeddingModel();
const output = await model(text, { pooling: 'mean', normalize: true });
return Array.from(output.data);
} catch (error) {
console.error('Error generating embedding:', error);
return [];
}
}
벡터 검색은 대규모 제품군에서도 빠른 검색이 가능한 강력한 도구입니다.
2. AI를 활용한 실시간 필터링: 대시보드를 넘어서
AI 필터의 잠재력
실시간 대시보드를 가진 시스템에서는 사용자가 필터와 검색을 직접 입력하는 기능이 중요합니다. LLM 모델을 이용하면 사용자가 입력한 자유 텍스트를 구조화하여 보다 정교한 검색 결과를 제공합니다.
- API를 생성하여 사용자 입력(예: 'newyork')을 수신합니다.
- LLM에 컨텍스트를 제공하여 입력을 구조화된 형식(JSON)으로 변환합니다.
- 변환된 데이터를 분석 API에 전달하여 필터링된 대시보드를 출력합니다.
실제 활용 사례
OpenAI와 Vercel AI SDK를 사용하는 간단한 예시를 통해, 사용자는 특정 도시를 기반으로 한 매출 데이터를 신속하게 필터링할 수 있습니다.
// 여기에 예제 코드 삽입
3. 생산 준비가 된 AI 기능 구축의 핵심 요소
생산 준비가 된 AI 기능을 구축하려면 성능, 비용, 유지보수 측면에서 많은 고려가 필요합니다. 따라서 프로토타입에서 시작하여 실환경에 작동할 수 있도록 조정해야 합니다.