Genkit과 Gemini 2.5 Flash를 활용한 양방향 번역 및 텍스트 개선 API 구현 튜토리얼

핵심 기술

이 튜토리얼은 Genkit 프레임워크와 Google Gemini 2.5 Flash 모델을 사용하여 영어-스페인어 양방향 번역 및 텍스트 개선 기능을 갖춘 Node.js 백엔드 API를 구축하는 방법을 안내합니다. Zod 스키마를 활용하여 AI 모델의 입출력을 구조화하는 방법론을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 프레임워크 활용: Genkit을 AI 모델 통합을 위한 오픈소스 프레임워크로 사용하며, Node.js 서버 환경에 필수적입니다.
• AI 모델 통합: Gemini 2.5 Flash 모델을 Genkit에 연동하고, API 키를 사용하여 인증 및 모델 호출을 설정합니다.
• 주요 기능 구현:
  • 양방향 번역: 영어와 스페인어 간 텍스트 번역 기능을 구현합니다.
  • 텍스트 개선: 입력된 텍스트의 품질을 높이는 기능을 제공합니다.
• 프로젝트 구조: backend (Genkit 및 Express 서버)와 frontend (UI)로 분리된 프로젝트 구조를 따릅니다.
• 서버 구축: Express 프레임워크를 사용하여 /api/translate 엔드포인트를 정의하고, CORS 설정을 포함합니다.
• 구조화된 입출력: Zod 라이브러리를 사용하여 AI 모델의 입력 및 출력 데이터 형식을 정의하고 유효성을 검사합니다.
• 개발 도구: TypeScript 컴파일, Genkit CLI 설치 및 실행 (genkit start)을 통한 Dev UI 활용, lite-server를 이용한 프론트엔드 개발 환경 설정을 다룹니다.

개발 임팩트

• AI 모델을 활용한 실제 서비스 개발 역량을 강화할 수 있습니다.
• Genkit 프레임워크를 통해 다양한 AI 모델을 쉽게 통합하는 방법을 습득합니다.
• 구조화된 AI 응답 처리를 통해 안정적인 API를 구축할 수 있습니다.
• API 개발부터 프론트엔드 연동까지 풀스택 개발 경험을 쌓을 수 있습니다.

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