제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

프론트엔드/백엔드 개발자, AI 모델 활용에 관심 있는 개발자

핵심 요약

• 프론트엔드: Next.js 기반의 사용자 입력 및 설명 표시 UI 구현
• 백엔드: NestJS로 API 오케스트레이션, AI 모델 호출, MongoDB 캐싱 처리
• AI 모델: Gemini/OpenRouter/Claude/Mistral 활용한 의미 분석 및 설명 생성
• 벡터 DB: MongoDB + Atlas Search로 유사 문장 검색 및 캐싱 최적화

섹션별 세부 요약

1. 프론트엔드 설계

• Next.js 기반의 사용자 입력 필드 및 설명 표시 UI 구성
• 테이블 형식으로 설명 내용 표시 및 복사/공유 기능 구현
• 사용자 로그인 옵션으로 학습 기록 저장 기능 포함

2. 백엔드 아키텍처

• NestJS로 API 서버 구축, AI 모델 호출 및 MongoDB 데이터 저장/캐싱 처리
• PhraseModule: 입력 처리 및 유사 문장 검색 로직 구현
• AIService: Gemini/OpenRouter API 래퍼로 모델 호출
• MongoService: 벡터 검색 및 캐싱 처리 로직 포함

3. AI 모델 활용

• Gemini Embeddings으로 문장 임베딩 생성 및 MongoDB 저장
• Atlas Search로 유사 문장 검색, 중복 호출 방지
• Claude Haiku, Mistral, Gemini 1.5 Flash 무료 계층 사용 권장

4. 시스템 프롬프트 설계

• systemPrompt 템플릿으로 설명 구조 정의
• 예시 문장, 유사 표현, 메모리 팁, 분야별 사용 예시 포함
• 영어로만 생성, 친절하고 구조화된 톤 유지

5. 기능 구현 및 최적화

• MongoDB 캐싱으로 반복 요청 처리 속도 향상
• Redis 옵션으로 추가 캐싱 처리
• 사용자 맞춤형 학습 기록 저장 기능 구현

결론

• Gemini 1.5 Flash 또는 Mistral 모델을 활용해 무료 계층으로 최적화된 AI 설명 생성
• MongoDB 벡터 검색과 캐싱 처리로 반복 요청 최소화
• systemPrompt 템플릿을 통해 일관된 설명 구조 유지 및 사용자 친화성 강화