AI 요약관련 정보

• 빅테크 기업들은 LLM 기반 쿼리 시스템을 자체적으로 구축 중 🤖
• 기존 API 개발 방식 대신 관리자 UI에 LLM 채팅창을 제공하여 쿼리 수행 💬
• AI가 테이블 구조를 학습하여 관리자 요청을 쿼리로 변환하고 결과를 UI에 반환 💡
• 속도 및 비용 문제가 있지만, 관리자가 필요한 정보를 쉽게 얻을 수 있음 💸
• AI 호환성을 위해 백엔드는 유연한 응답 구조, 프론트는 다이나믹 레이아웃 필요 🎨
• 백엔드에서 데이터와 HTML 레이아웃을 함께 전송하여 프론트엔드 렌더링 효율성 향상 🚀
• 시스템 프롬프트를 활용하여 일관성 있는 HTML 톤 유지 ⚙️
• 벡터 저장 방식, 데이터 웨어하우스 연동, 데이터 스트림 최적화 등이 중요 과제 💽
• 컨텍스트 사이즈 제한 내에서 AI 분석을 위한 데이터 최적화 방법 고민 🧐
• 보안 문제 해결 및 로컬 관리 방안 모색 (퍼포먼스 저하 가능성 고려) 🛡️
• 프롬프트 캐싱을 통한 쿼리 성능 개선 방안 모색 🚄
• 소규모 팀의 백엔드 개발자라면 이러한 트렌드를 적극적으로 어필하는 것이 좋음 👍