DuckDuckGo와 OpenRouter를 활용한 자체 딥 서치 AI 구축 가이드

핵심 기술: 이 가이드는 DuckDuckGo의 Instant Answer API를 사용하여 웹에서 직접 데이터를 가져오고, OpenRouter를 통해 다양한 LLM 모델을 활용하여 해당 데이터를 분석, 요약 및 재구성하여 사용자에게 명확하고 구조화된 답변을 제공하는 '딥 서치 AI' 시스템 구축 방법을 상세히 설명합니다. 개발자는 검색, 집계, 이해, 응답으로 이어지는 파이프라인을 직접 구현할 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 수집: DuckDuckGo Instant Answer API (HTML 태그 제거 옵션 no_html=1 활용)를 사용하여 관련 주제(RelatedTopics), 요약(AbstractText) 등 원시 검색 결과를 JSON 형식으로 가져옵니다.
* AI 모델 연동: OpenRouter를 메타 게이트웨이로 사용하여 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM 모델에 대한 접근성을 확보하고, 단일 API 호출로 모델 비교 및 라우팅이 가능합니다.
* 데이터 처리: 수집된 검색 스니펫을 정제하고, 토큰 및 비용 절감을 위해 길이를 조절하는 전처리 과정이 권장됩니다.
* LLM 프롬프트 설계: 사용자 쿼리와 수집된 스니펫을 기반으로 LLM에게 명확한 지시(시스템 메시지: '노이즈 있는 웹 스니펫을 깔끔하고 출처가 명확한 답변으로 변환')를 내려 요약 및 답변 생성을 유도합니다.
* 프로젝트 설정: Node.js 환경에서 npm init -y로 프로젝트를 초기화하고, axios, dotenv, express, cors 라이브러리를 설치하여 개발 환경을 구성합니다.
* API 키 관리: .env 파일을 사용하여 OPENROUTER_API_KEY와 PORT를 안전하게 관리합니다.
* 백엔드 구현: Express 프레임워크를 사용하여 /deepsearch 엔드포인트를 생성하고, GET 요청을 받아 DuckDuckGo 검색, LLM 응답 생성, 결과 반환을 처리합니다.
* 프론트엔드 구현: 간단한 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 사용자 쿼리 입력, 검색 실행, 결과 표시 기능을 갖춘 웹 UI를 구축합니다.

개발 임팩트:
* 사용자는 단순한 링크 나열을 넘어, AI가 요약하고 가공한 질 높은 정보를 즉시 얻을 수 있습니다.
* DuckDuckGo와 OpenRouter의 조합으로 별도의 API 키 없이 빠르고 저렴하게 프로토타이핑 및 개발이 가능합니다.
* 다양한 LLM 모델을 쉽게 교체하고 실험할 수 있는 유연한 아키텍처를 구축할 수 있습니다.
* 향후 멀티-AI 컨설테이션, 이미지 생성 트리거, 음성 인식 검색 등 다양한 기능 확장 가능성을 제공합니다.

톤앤매너: 개발자에게 실질적인 도움을 주기 위한 명확하고 기술적인 톤을 유지하며, 코드 예제와 함께 단계별 구현 가이드를 제공합니다.