실제로 작동하는 AI 기능 탐구: 하이프와 현실의 차이

2025-04-12 21:28:22

ainextjstypescriptdataScience

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

참조링크

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.

R_11