Next.js 14 기반 다중 LLM 프레임워크: Radhika AI 어시스턴트 아키텍처 분석

핵심 기술

이 블로그는 Next.js 14, React 18, Tailwind CSS를 기반으로 다양한 LLM 제공업체(Groq, Google Gemini, OpenAI, Claude)를 통합하여 다목적 AI 어시스턴트인 Radhika를 구축하는 아키텍처와 구현 방식을 상세히 설명합니다.

기술적 세부사항

• 프레임워크: Next.js 14 (App Router), React 18
• 스타일링: Tailwind CSS, custom design system
• UI 컴포넌트: shadcn/ui, Lucide React
• 3D 그래픽: Three.js (Particle visualizations)
• 애니메이션: CSS transitions, keyframe animations
• AI 통합: Vercel AI SDK (LLM 접근 통합)
• AI 제공업체: Groq, Google Gemini, OpenAI, Claude
• 음성 기능: WebKit Speech Recognition/Synthesis APIs
• 스토리지: Browser localStorage (채팅 지속성, 설정)
• API: Next.js API routes (보안 LLM 통신)
• 언어: TypeScript
• 빌드 및 배포: Next.js 빌드 시스템, Vercel 배포 지원
• 성능: Bundle splitting, lazy loading
• API 라우트 (app/api/chat/route.ts):
  • 요청 파싱: JSON body, messages, mode, provider, apiKey 추출
  • 시스템 프롬프트: mode (General, Productivity, Wellness, Learning, Creative, BFF)에 따른 동적 할당
  • 모델 선택: 제공업체별 모델 지정 (Gemini, OpenAI, Claude) 및 Groq의 동적 모델 선택 (fast, reasoning, creative 기반)
  • 응답 스트리밍: streamText 함수 사용

개발 임팩트

• 유연성: 단일 API 라우트로 여러 LLM 제공업체 및 AI 페르소나를 지원하여 확장성과 유지보수성을 높였습니다.
• 모듈성: 각 기술 스택 구성 요소가 명확하게 정의되어 있어 이해와 적용이 용이합니다.
• 사용자 경험: 다양한 모드와 동적 3D 시각화, 음성 기능을 통해 풍부한 사용자 경험을 제공합니다.
• 실시간 데모 및 코드: 라이브 데모와 GitHub 저장소를 통해 실제 프로젝트를 직접 경험하고 코드를 참고할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, GitHub 저장소에 대한 별(star) 요청 및 댓글 스팸을 독려하는 등 커뮤니티 참여를 유도하고 있습니다.)

톤앤매너

기술적으로 정확하고 상세하며, 프로젝트의 기능과 아키텍처를 명확하게 전달합니다. 개발자 친화적인 설명과 함께 실제 적용 및 테스트를 장려하는 긍정적인 톤을 유지합니다.