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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
🏗️ 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
🔬 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
🔌 {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
💾 {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
🐍 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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