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# AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크

## 📋 개요

본 프레임워크는 {Application} 구현방안을 간소하고 실용적으로 작성하기 위한 표준 템플릿입니다.

**적용 변수**:

- `{Application}`: 개발할 애플리케이션명  
- `{Database}`: 사용할 데이터베이스 유형  
- `{External System}`: AI API외에 연동할 외부 시스템/API  
- `{AI API}`: AI API 명 

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## 🏗️ 시스템 아키텍처 개요

### 전체 구성도

\[사용자\] → \[Frontend\] → \[Backend API\] → \[{External System} API\]

                              ↓                    ↓

                        \[{Database}\]         \[외부 데이터\]

                              ↓                    ↓

                    \[Python AI Service\] → \[Vector DB\]

                              ↓

                         \[AI API\]

### 핵심 기술 스택

- **Frontend**: React 18 \+ TypeScript \+ UI Framework  
- **Backend**: Spring Boot 3.x / Node.js \+ REST API  
- **Database**: {Database} (PostgreSQL/MongoDB/MySQL)  
- **AI Service**: Python \+ FastAPI \+ LangChain  
- **External API**: {External System} API  
- **AI API:** {AI API}  
- **Infrastructure**: Cloud Platform \+ Container \+ CI/CD

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## 🔬 Vector DB 구축 및 RAG 파이프라인 설계

### Vector Database 선택

**추천 옵션**:

- **Chroma**: 오픈소스, 빠른 프로토타이핑  
- **Pinecone**: 관리형, 대규모 확장  
- **Weaviate**: 하이브리드 검색 지원

### Vector 스토어 구성

\# 데이터 임베딩 스키마 예시

{

    "id": "unique\_id",

    "content": "원본 텍스트 또는 데이터",

    "embedding": \[0.1, 0.2, ...\], \# 768차원 벡터

    "metadata": {

        "category": "분류",

        "source": "{External System}",

        "timestamp": "2024-03-15",

        \# 도메인별 추가 메타데이터

    }

}

### RAG 파이프라인 구조

\# 의사코드

def rag\_pipeline(user\_query):

    \# 1\. 쿼리 임베딩

    query\_embedding \= embedding\_model.encode(user\_query)

    

    \# 2\. 유사도 검색

    relevant\_docs \= vector\_db.similarity\_search(

        query\_embedding,

        k=10,

        filters=metadata\_filters

    )

    

    \# 3\. 컨텍스트 구성

    context \= format\_context(relevant\_docs)

    

    \# 4\. LLM 생성

    response \= llm.generate(

        prompt=prompt\_template,

        context=context

    )

    

    return response

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## 🔌 {External System} API 연동 파이프라인

### API 연동 구조

\# 의사코드

class ExternalAPIClient:

    def \_\_init\_\_(self):

        self.api\_key \= config.EXTERNAL\_API\_KEY

        self.base\_url \= config.EXTERNAL\_API\_URL

    

    async def fetch\_data(self, params):

        \# 1\. API 호출

        response \= await http\_client.get(

            url=f"{self.base\_url}/endpoint",

            headers={"Authorization": f"Bearer {self.api\_key}"},

            params=params

        )

        

        \# 2\. 데이터 정규화

        normalized\_data \= self.normalize(response.data)

        

        \# 3\. 벡터화 (필요시)

        if requires\_embedding:

            embedding \= embedding\_model.encode(normalized\_data)

            await vector\_db.store(embedding, metadata)

        

        return normalized\_data

### 데이터 동기화 전략

- **실시간 동기화**: Webhook, WebSocket  
- **배치 동기화**: Cron Job, Scheduled Task  
- **캐싱 전략**: Redis, In-Memory Cache

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## 💾 {Database} 데이터베이스 구축

### 데이터베이스 설계 원칙

\-- 핵심 테이블 구조 예시

\-- 1\. 사용자 테이블

CREATE TABLE users (

    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,

    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,

    \-- 도메인별 필수 필드

    created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP

);

\-- 2\. 외부 시스템 연동 테이블

CREATE TABLE external\_system\_data (

    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,

    user\_id BIGINT REFERENCES users(id),

    external\_id VARCHAR(100),

    sync\_status VARCHAR(20),

    raw\_data JSONB,

    processed\_data JSONB,

    synced\_at TIMESTAMP

);

\-- 3\. AI 처리 결과 테이블

CREATE TABLE ai\_results (

    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,

    user\_id BIGINT REFERENCES users(id),

    input\_data JSONB,

    result\_data JSONB,

    vector\_id VARCHAR(100),

    created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP

);

\-- 인덱스 생성

CREATE INDEX idx\_sync\_status ON external\_system\_data(sync\_status);

CREATE INDEX idx\_user\_created ON users(created\_at DESC);

### 데이터 초기화 전략

- **시드 데이터**: 개발/테스트용 기본 데이터  
- **마이그레이션**: Flyway, Liquibase 활용  
- **백업 정책**: 일일 백업, 3-2-1 규칙

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## 🐍 Python AI 서비스 개발

### FastAPI 기반 서비스 구조

\# main.py 의사코드

from fastapi import FastAPI

from langchain import LLMChain

app \= FastAPI()

\# AI 서비스 엔드포인트

@app.post("/ai/generate")

async def generate\_response(request: AIRequest):

    \# 1\. 컨텍스트 조회

    context \= await get\_relevant\_context(request.query)

    

    \# 2\. 프롬프트 구성

    prompt \= build\_prompt(

        template=PROMPT\_TEMPLATE,

        context=context,

        user\_data=request.user\_data

    )

    

    \# 3\. LLM 호출

    response \= await llm\_chain.arun(prompt)

    

    \# 4\. 후처리

    processed\_response \= post\_process(response)

    

    return {"result": processed\_response}

### {AI API} 프롬프트 템플릿

PROMPT\_TEMPLATE \= """

당신은 {Application}의 AI 어시스턴트입니다.

\#\# 사용자 정보

{user\_context}

\#\# 관련 데이터

{relevant\_data}

\#\# 요청사항

{user\_query}

위 정보를 바탕으로 다음 형식으로 응답하세요:

1\. 핵심 답변

2\. 구체적 실행 방안

3\. 추가 권장사항

"""

## 컨테이너화 Dockerfile

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install \-r requirements.txt

COPY . .

EXPOSE 8000

CMD \["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"\]

## 프롬프팅 예시

| o: AI 연동 Application 구현 방안을 작성해 주세요.\[요구사항\]\- Application 목적: 건강검진 결과와 직업군 정보를 기준으로 건강 개선을 위해 AI로 부터 최대 5개의 추천 미션을 받음 \- 실시간 API 호출을 줄이고 Vector 검색으로 통일하여 응답 속도 개선되도록 Vector DB 구성\- 환경변수  \- Application: suggest\_mission  \- Database: PostGreSQL  \- External System: 건강관리공단  \- AI API: Claude API\[참고자료\]AI API 연동 Application 구현방안 레포트 표준 프레임워크\[결과형식\]아티팩트  |
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