AI 기반 Chrome 확장 프로그램: 웹 브라우징 경험을 지능적으로 향상시키는 실용적 구축 가이드

핵심 기술

이 글은 Amazon Bedrock의 Nova 모델을 활용하여 웹 페이지의 내용을 이해하고 요약, 질문 응답, 내용 간소화 기능을 제공하는 Chrome 확장 프로그램 개발 프로젝트를 소개합니다. AI를 이론이 아닌 실제 제품에 적용하는 실용적인 접근 방식을 강조합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 목표: 웹 브라우징 흐름 내에서 AI를 활용하여 콘텐츠를 즉각적으로 이해하고 상호작용할 수 있도록 지원.
• 핵심 기능: 웹 페이지 내용 분석, 요약, 질문 응답, 콘텐츠 간소화 (실시간).
• 기술 스택:
  • Frontend: React, TailwindCSS, Chrome Native APIs (Side Panels, Content Scripts, Message Passing).
  • Backend: Node.js, Express.js, AWS ECS Fargate (Serverless Framework v3), Application Load Balancer.
• AI 모델: Amazon Bedrock (Nova 모델).
• 아키텍처:
  • Frontend: 사용자가 확장 프로그램 아이콘 클릭 시 사이드 패널 열림. 콘텐츠 스크립트가 현재 탭의 가시적인 콘텐츠(main, article, body.innerText) 추출.
  • Backend: 추출된 텍스트를 받아 사용자 언어와 액션에 따라 맞춤형 프롬프트 생성. Bedrock의 Nova 모델과 통신하여 응답 스트림 처리. API Gateway의 30초 타임아웃을 초과할 수 있어 ECS Fargate 컨테이너 모델 채택.
• AI 모델 선택 이유:
  1. 언어 이해의 우수성 (수동 로직 대비).
  2. 다양한 콘텐츠 및 언어에 대한 일반화 능력.
  3. 명확한 가치와 즉각적인 응답.
• 프롬프트 전략: 사용자 언어를 명시적으로 포함하여 일관되고 현지화된 응답 보장.
• 콘텐츠 처리: 토큰 비용 및 기술적 제약을 고려한 스마트 추출 및 잘라내기 (불필요한 블록 필터링, 중요 영역 우선순위 지정, 최대 4000 토큰 제한). 향후 임베딩 활용 계획.

개발 임팩트

• AI를 실제 사용자 경험에 통합하여 웹 브라우징의 효율성과 접근성을 크게 향상.
• LLM을 활용한 실시간 콘텐츠 분석 및 변환 기능 구현.
• 빠른 MVP 개발을 위한 효율적인 개발 방법론 제시 (AI 활용).

커뮤니티 반응

• 글쓴이는 이 프로젝트를 GitHub에서 공개하여 커뮤니티의 기여를 장려하고 있습니다.

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