이 과정에서는 웹사이트와 웹 애플리케이션에 기능을 추가할 수 있도록 인공지능 (AI)에 관한 지식을 쌓을 수 있습니다. Gemini 또는 ChatGPT 인터페이스에서 프롬프트를 입력하거나, Google 검색에서 생성된 요약을 읽거나, Antigravity와 같은 도구로 바이브 코딩을 하는 등 이미 AI를 사용해 본 적이 있을 것입니다. 여기에서는 AI를 애플리케이션에 설계하고 통합하기 위한 의사결정 프레임워크를 알아봅니다.
HTML, 접근성, 개인 정보 보호와 같은 web.dev 학습 과정에 익숙하다면 이 과정이 조금 다르게 보일 수 있습니다. 엔지니어링 역할은 변화하고 있으며 앞으로도 계속 변화할 것입니다. 코드를 읽고 쓰는 것은 여전히 웹 개발자의 업무에서 중요한 부분이지만, AI를 사용할 때 가장 중요한 역할은 시스템을 계획하는 것입니다.
특정 도구나 모델에 명시적으로 초점을 맞추면 이 과정을 작성하고 관련성을 유지할 수 없습니다. 문서가 바로 그런 용도로 만들어진 것이기도 하고요. 대신 이 과정에서는 더 필수적인 기술에 중점을 둡니다.
다음 질문에 답할 수 있도록 지원해 드립니다.
- 어떤 기능을 빌드하고 있으며, 그 이유는 무엇인가요?
- AI가 이 기능을 구현하는 데 적합한 도구인가요, 아니면 애플리케이션을 제작하는 데 도움이 되는 적합한 도구인가요?
- 기능의 성공 여부를 결정하는 요소는 무엇인가요?
선임 엔지니어는 미리 정해진 기대치를 충족하기 위해 빌드하기 전에 항상 시스템을 계획해야 한다는 것을 알고 있습니다. 여기에는 시스템 안전성, 접근성, 단순성 (가능한 경우), 확장성이 포함될 수 있습니다. 이제 빌드를 시작하기 전에 애플리케이션 아키텍처를 고려해야 합니다.
AI가 발전함에 따라 시스템 설계자가 될 가능성이 높아집니다. 바로 뛰어들어 빌드하는 대신 빌드 방법을 구성하고, 요구사항을 문서화하고, AI가 어디에 어떻게 속하는지 결정해야 합니다. AI는 애플리케이션의 기능일 수도 있고, 코드를 작성하여 개발 프로세스를 지원할 수도 있습니다. 결국 무엇이 효과가 있는지, 문제를 완화하는 방법, 최종 사용자의 기대치를 충족하는 방법을 결정하는 것은 여러분입니다.
회사 지침이나 열정으로 인해 AI를 위한 AI는 유용하지 않습니다. 최고의 기능은 사용자 요구에서 비롯되며 제공하는 가치로 측정됩니다.
책임감 있고, 유용하며, 가치 있는 AI 시스템으로 웹 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아보고 애플리케이션이 기술의 약속을 이행하도록 합니다.
웹 개발자를 위한 AI 소개
자체 AI 사용 사례와 솔루션을 생각해 보는 데 도움이 되는 기본 원칙과 사고방식 소개
AI 사용 사례 살펴보기
새롭거나 인상적이라는 이유로 AI 기능을 빌드해서는 안 되며, 사용자에게 진정으로 더 쉽고, 빠르고, 즐거운 삶을 제공할 수 있어야 합니다. 이 모듈에서는 제품에서 AI 사용 사례를 아이디어화하고, 지정하고, 프로토타입을 만드는 구조화된 반복 방법을 설명합니다.
예측형 AI
예측 AI, 작동 방식, 웹 개발에서 사용되는 방식을 알아보세요.
생성형 AI
웹 애플리케이션에 생성형 AI 모델이 필요한지 파악합니다.
AI를 사용하여 책임감 있게 빌드하기
이 모듈에서는 개인 정보 보호, 공정성, 신뢰를 다룹니다. 설계 결정은 AI 시스템의 책임과 안전에 직접적인 영향을 미칩니다.
플랫폼 선택
선택에 따라 AI 시스템의 속도, 비용, 확장성, 신뢰성이 달라집니다.
클라이언트 측 라이브러리 선택
클라이언트 측 AI의 옵션, 예상되는 장단점, 애플리케이션별 제약사항을 처리하는 방법을 알아봅니다.
프롬프트 엔지니어링
프롬프트 구성요소가 시스템에 배포되는 방식, 기본 기법, 적용할 시나리오를 알아봅니다.
평가 기반 개발
테스트 주도 개발을 기반으로 이 개발 프레임워크를 사용하여 AI 애플리케이션에서 간결성과 효과의 균형을 맞추세요.
웹 AI용 UX 패턴
백그라운드, 제한된, 개방형 AI 패턴의 UX를 설계하기 위한 권장사항을 알아보세요.
용어집
이 과정의 많은 주요 용어와 개념
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