로컬 AI 어시스턴트 구축: Ollama와 Next.js 활용 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 초보 개발자 및 AI 구현에 관심 있는 사람들

- 로컬 환경에서 실행하고 싶은 AI 프로젝트를 계획 중인 개발자

- 데이터 프라이버시와 네트워크 지연 시간을 최소화하고자 하는 사용자

- 난이도: 중간 (Next.js, TailwindCSS, Ollama 기초 지식 필요)

핵심 요약

• Next.js와 Ollama를 활용한 로컬 AI 어시스턴트 구현
• Gemma 3:1B 모델 사용 (1B 파라미터, 8GB RAM 이상 필요)
• 프라이버시 보장 및 네트워크 지연 시간 제거 (모든 처리 로컬에서 수행)

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 설정 및 환경 구성

• Next.js 프로젝트 생성: npx create-next-app@latest ollama-assistant --app 명령어 사용
• TailwindCSS 및 TypeScript 자동 설정
• Ollama 설치: https://ollama.com/download에서 OS별 다운로드 후 ollama run gemma3:1b 실행

2. Ollama API 통합

• /api/chat 라우트 생성: Next.js의 fetch를 통해 Ollama의 REST API(localhost:11434)와 연결
• POST 요청 예시:

```typescript

fetch('http://localhost:11434/api/gemma3:1b', {

method: 'POST',

headers: { 'Content-Type': 'application/json' },

body: JSON.stringify({ prompt: message, stream: false })

})

```

3. 사용자 인터페이스 구현

• ChatInput.tsx: 사용자 입력 처리 및 onSendMessage 이벤트 전달
• ChatMessage.tsx: 사용자/AI 메시지 구분 (TailwindCSS 스타일 적용)
• ChatPage.tsx: 메시지 상태 관리, 로딩 상태 처리, UI 렌더링

4. 실행 및 결과

• 로컬 서버 실행: npm run dev 명령어로 프론트엔드 실행
• 모델 응답 실시간 표시: 사용자 입력 → Ollama API → AI 응답 → UI 업데이트
• 핵심 장점:

- 프라이버시: 데이터 로컬 저장

- 속도: 네트워크 지연 시간 제거

- 비용: 토큰 제한 없음

결론

• 로컬 AI 어시스턴트 구현 시 Ollama + Next.js는 최적의 선택
• Gemma 3:1B 모델을 사용해 저사양 기기에서도 실행 가능
• 추가 개선: ollamajs 패키지로 코드베이스 내부 통합 가능
• 실무 팁: 프라이버시 보장과 성능 향상을 위해 로컬 실행 환경 강조