AI 챗봇 개발 가이드: React + Node.js 활용 전략
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- 경력 수준: 초보자부터 중급 개발자까지
- 기술 분야: 프론트엔드(React), 백엔드(Node.js), AI 인프라(Gemini AI)
- 난이도: 중간 수준(기본 React/Node.js 지식 요구)
핵심 요약
- 프론트엔드 구현:
React
를 사용해 사용자 인터페이스 설계 및 파일 업로드 기능 구현 (활용)
- 백엔드 로직:
Node.js
서버에서 Gemini AI API(@google/generative-ai
)와 연동, 질문-응답 파이프라인 구축 - 보안 강화:
express-rate-limit
모듈을 통해 요청 제한 정책 적용 (windowMs
,max
설정)
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 개요 및 목표
- 기능 목표: 사용자 업로드 파일 기반의 실시간 질문 응답 시스템 구현
- 기술 스택: React(프론트엔드), Node.js(백엔드), Gemini AI(대화 모델)
- 성능 지표: 100ms 이내 응답 처리, 1000 요청/일 제한 설정
2. AI 모델 연동 구현
- Gemini AI 초기화:
const genAI = new GoogleGenerativeAI("API_KEY")
활용 - 파일 분석 로직: 업로드된 파일을
Buffer
로 변환 후 AI 모델 입력 - 질문 처리 흐름:
- 사용자 질문 수집 → 2. AI 모델로 분석 → 3. 결과 반환
3. 보안 및 확장성 설계
- Rate Limiting 구현:
```javascript
const rateLimit = new RateLimit({ windowMs: 15 60 1000, max: 100 })
```
- 프리플랜 호환: Heroku 또는 Vercel 무료 계정 활용, 배포 시
process.env.NODE_ENV
설정 - 에러 핸들링:
try-catch
블록으로 AI API 호출 시 예외 처리
결론
- 배포 팁: 무료 플랫폼(예: Vercel) 사용 시
NEXT_PUBLIC_API_KEY
환경 변수 설정 필수 - 포트폴리오 활용: GitHub 저장소(
https://github.com/
)에 프로젝트 업로드 후 링크 포함 - 실무 적용: Rate Limiting을 통해 스팸 방지, AI 모델의
maxOutputTokens
매개변수로 응답 길이 제한 권장