Next.js와 AI의 결합: 현대 웹 애플리케이션의 핵심 전략
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- *프론트엔드 개발자 및 AI 통합에 관심 있는 개발자**
- 난이도: 중급 이상 (Next.js 기본 지식 및 AI 모델 사용 경험 필요)
핵심 요약
- Next.js의 SSR/SSG 기능을 활용한 AI 콘텐츠 최적화
- server-side rendering(SSR)과 static site generation(SSG)으로 AI 생성 콘텐츠(예: 개인화 추천)의 빠른 전송 가능
- 보안 강화: API 키 관리 및 서버리스 환경 구축
- Next.js API routes를 통해 클라이언트 측에 노출되지 않는 보안 서버리스 환경 제공
- 확장성과 유연성: App Router 기반 AI 워크로드 대응
- 대규모 언어 모델(LLM) 통합 시 App Router의 자동 확장 기능 활용 가능
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 초기 설정
npx create-next-app@latest my-ai-assistant명령어로 App Router 기반 프로젝트 생성- App Router는 현대 AI 통합에 적합한 데이터 처리 및 서버 측 기능 제공
2. AI 제공자 및 SDK 선택
- 인기 AI 모델: OpenAI(GPT), Google Gemini, Hugging Face 오픈소스 모델
- 통합 라이브러리:
@ai-sdk/openai,@ai-sdk/google,Vercel AI SDK사용 가능 - 예시: OpenAI 모델 사용 시
ai @ai-sdk/react @ai-sdk/openai설치
3. 보안 API 키 관리
.env.local파일에OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx형식으로 저장- 클라이언트 측 JavaScript에서 직접 노출되지 않도록 서버 측만 접근 가능
4. 서버 측 AI 로직 구현 (API Routes)
- 기능:
- 클라이언트 요청 수신 (예: 챗봇 사용자 입력)
- AI 모델 API 호출 (openai('gpt-4o') 사용)
- 응답 처리 및 스트리밍 (streamText 활용)
- 예시 코드:
```typescript
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';
export async function POST(req: Request) {
const { messages } = await req.json();
const result = await streamText({ model: openai('gpt-4o'), messages });
return result.toDataStreamResponse();
}
```
5. 클라이언트 측 인터랙티브 UI 구현
@ai-sdk/react라이브러리의useChat훅 활용- 예시 코드:
```typescript
import { useChat } from 'ai/react';
export default function ChatPage() {
const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();
return (
{messages.map(m => (
))}
);
}
```
6. 실시간 스트리밍 UX 구현
- AI 모델이 대규모 텍스트 생성 시 스트리밍으로 부분 콘텐츠 전송
useChat훅이messages배열을 실시간으로 업데이트하여 "타이핑" 효과 제공
결론
- 핵심 팁:
Vercel AI SDK를 통해 복잡한 스트리밍 로직을 단순화하고,Next.js API routes로 보안과 확장성을 동시에 달성 - 실무 적용 예시: 챗봇 애플리케이션에서
streamText와useChat을 활용해 실시간 대화 UX 구현 가능