크롬 확장 프로그램으로 웹 페이지를 이해하는 AI 기반 도구 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자 및 AI 통합에 관심 있는 기술자
• 크롬 확장 프로그램 개발, 실시간 웹 처리, AI 모델 활용에 대한 기초 지식이 필요한 초보자/중급자
• 프론트엔드/백엔드 기술 스택(React, Node.js, AWS)을 활용한 프로젝트 구현 방법에 관심 있는 독자

핵심 요약

• AI와 웹 확장 프로그램의 통합
• React와 TailwindCSS로 구현된 프론트엔드
• Node.js와 Express.js 기반 백엔드 API
• AWS Bedrock의 Nova 모델을 활용한 실시간 자연어 처리
• 핵심 기능과 기술적 설계 원칙
• Context, Command, Intelligent Response 3가지 핵심 원칙 기반 설계
• Bedrock과의 통합을 위한 데이터 스트리밍 처리
• 4000 tokens 제한을 통한 텍스트 추출 최적화 전략
• AI 활용의 실용성 강조
• Prompt Engineering의 중요성: 사용자 경험 중심의 명확한 버튼 설계
• AI 모델의 일반화 능력을 통한 다양한 콘텐츠 지원(기술 문서, 뉴스 등)

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 목적 및 기능

• 문제 정의
• 웹 상의 정보 과잉을 해결하기 위한 실시간 AI 도구 필요성
• 기존 AI 사용 방식(예: ChatGPT)의 사용 흐름 방해 문제
• 기능 목표
• 웹 페이지 내에서 즉시 요약, 번역, 단순화 가능
• Bedrock을 통한 Nova 모델 활용

2. 기술적 아키텍처 설계

• 프론트엔드 구성 요소
• React + TailwindCSS 기반 확장 프로그램 및 사이드 패널 개발
• Chrome API를 활용한 콘텐츠 스크립트 및 메시지 전달 구현
• 백엔드 구현
• Node.js + Express.js 기반 경량 API 서버
• Serverless Framework v3 + AWS ECS Fargate를 통한 배포
• Application Load Balancer를 통한 서비스 노출

3. AI 모델 선택 및 활용 전략

• Nova 모델 선택 이유
• LLM의 언어 이해 능력: 문맥 파악 및 복잡한 질문 처리
• 다국어 지원과 내용 일반화
• 실시간 반응 성능과 사용자 경험 개선
• 프롬프트 최적화 전략
• 사용자 언어 명시: prompt 시작 부분에 language 명시
• 사전 정의된 액션에 맞춘 커스텀 프롬프트 생성

4. 텍스트 처리 및 성능 최적화

• 텍스트 추출 전략
• main, article 태그 우선 처리
• 메뉴, 푸터, 스크립트 제외
• 4000 tokens 제한 적용(자체적 상한선)
• 미래 개선 방향
• Embedding 기반 세미어 자동 압축 (GitHub 리포지토리 참조)

5. 주요 학습 및 실무 적용 팁

• AI의 실용성 강조
• 복잡한 기술이 아닌 유동적인 사용자 경험이 핵심
• 프롬프트 엔지니어링의 중요성: 1,000 규칙 이상의 가치
• 명확한 UI 설계 (예: "요약", "단순화" 버튼)

결론

• AI 통합 웹 확장 프로그램 개발의 핵심은 실시간성과 사용자 경험
• React, Node.js, AWS Bedrock을 활용한 기술 스택 적용
• 프롬프트 최적화와 텍스트 추출 전략을 통해 비용 및 성능 최적화
• GitHub 리포지토리를 통해 확장 가능한 프로젝트 구조 제공 (참고: https://github.com/...)