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강사 검색 AI 에이전트 구현: Mastra와 구조화된 데이터 스트리밍

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발, 인공지능, DevOps

대상자

  • AI 에이전트 개발자 및 웹/앱 개발자
  • 구조화된 데이터 스트리밍 기술을 활용한 실무 구현에 관심 있는 중급 이상 개발자
  • Next.js 14.x, Expo 52.x, Mastra 프레임워크 사용 경험자

핵심 요약

  • Mastra 프레임워크를 기반으로 구조화된 데이터 스트리밍을 구현하여, 사용자 인터페이스에 실시간 업데이트와 상호작용 기능을 제공
  • useStructuredChat 커스텀 훅을 통해 JSON 스트리밍과 React Native 간 호환성 확보
  • RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 비구조화 데이터 검색을 통해 정확한 선호도 매칭 구현
  • Next.js App Router 및 Expo 52의 fetch API를 활용한 스트리밍 호환성 확보

섹션별 세부 요약

1. 사용자 경험(UX) 혁신을 위한 스트리밍 기술

  • 스트리밍을 통해 사용자 대기 시간 감소 및 실시간 인터랙션 제공
  • 구조화된 JSON 데이터를 기반으로 React 컴포넌트 직접 매핑 가능 (예: 선생님 카드, 평가 정보 등)
  • LINE 채팅 UI 표준과 유사한 UX 기대 수용, AI 대화형 인터페이스의 새로운 기준 설정

2. 기술적 구현 전략

  • Mastra 프레임워크 활용: 스트리밍 기능 및 기존 도구링 연동
  • parsePartialJson 유틸리티로 불완전 JSON 파싱 처리 (예: { "name": "Jo → { "name": "Jo" })
  • useObject 훅을 기반으로 구조화된 데이터 스트리밍 구현 (Next.js App Router API 연동)

3. 비구조화 데이터 처리 및 RAG 활용

  • Embedding + RAG로 "의사소통 어려움", "엄격한 가르침 스타일" 등 비구조화 검색 가능
  • 정확성과 속도 균형 유지: 선생님-학생 매칭 복잡성 고려한 최적화된 유사도 검색

4. 도구 설계 및 테스트 전략

  • 기계적 필터링 + AI 처리 병합: 정확성 보장 및 유사도 추천 강화
  • 도구 입력 스키마 길이 최소화, 메모리 관리로 과도한 도구 호출 방지
  • 이터레이티브 개발: 기본 도구 빠르게 구축 → 에이전트 연동 → 결과 분석 → 개선 반복

5. 인프라 및 배포 고려사항

  • Nginx 프록시 설정 (proxy_buffering off)으로 스트리밍 지원
  • 프로덕션 환경에서 네트워크 구성 복잡성 고려, 사전 배포 테스트 필수
  • Pino 기반 로깅으로 CloudWatch 통합 지원

결론

  • 구조화된 데이터 스트리밍은 UX 향상과 실시간 인터랙션의 핵심, useStructuredChat 커스텀 훅을 필수 도구로 활용
  • RAG + Embedding을 통한 비구조화 데이터 검색 시 정확성과 속도 균형 유지
  • Next.js App Router 및 Expo 52 fetch API 호환성 확보, Nginx 프록시 설정 필수
  • 2인월 규모의 개발 노력으로, AI 에이전트 기반 검색 시스템 구현 가능
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