AI 기술을 웹 개발에 적용하는 방법

AI 기술을 웹 개발에 적용하는 단계별 방법에 대해 알려드리겠습니다. 인공지능은 웹 개발 환경을 변화시켜 사이트를 더 빠르고 똑똑하게 만들어 가고 있습니다. 챗봇부터 권장 엔진까지 AI는 사용자 경험을 높이고 작업을 자동화 해 성능을 최적화 시켜줍니다. 아래의 글애서는 웹 사이트 개발 시 ai 기능을 어떤식으로 활용하면 좋을지 알아보겠습니다.

웹 개발에서 AI를 사용하는 이유?

요즘은 AI를 중심으로 웹 개발이 이루어지고 있습니다. 혁신적인 만큼 인공지능 사용의 이유를 정리해 볼 수 있습니다.

1. 사용자 경험(UX) : AI는 콘텐츠를 개인화 하며 검색 기능을 향상 시키기 때문에 사용자의 경험을 더욱 충족 시킬 수 있습니다.
2. 자동화 : 챗봇, 양식 제출, 보안 모니터링 같은 반복적인 작업들에 대해 자동화를 시켜줍니다.
3. 성능 최적화 : AI 기반의 도구는 사용자 동작을 분석하고 로드 시간 또한 최적화 해 접근성을 높여줍니다.
4. 데이터 중심 의사 결정 : AI는 예측 분석 및 개인화 된 권장 사항을 가능하게 도와줍니다.

웹 개발 시 AI 적용 방법

1단계 – AI 사용 목적 정의

AI를 구현하기 전, 웹 사이트 향상이 될 만한 주요 영역을 분류해야 합니다. 예시로 아래의 리스트를 참고하시기 바랍니다.

• 챗봇 – 고객 지원
• 권장 엔진 – 개인화 된 컨텐츠
• AI 기반 검색 – 사이트 탐색 환경
• 음성 인식 – 접근성 확대
• 자동 테스트 – 효율적인 디버깅

2단계 – 올바른 AI 도구 프레임워크 사용

웹 개발 시 다양한 AI 도구와 프레임 워크를 사용할 수 있으며 인기 있는 몇 가지를 정리해 보겠습니다.

AI 기능 구분	도구 및 프레임 워크
챗봇	dialog flow, IBM WATSON, BOTPRESS
기계 학습	tensorflow.js, pytorch, scikit-learn
추천 시스템	amazon personalize, google AI 권장사항
AI 기반 검색	elastic search, algolia, microsoft azure ai 검색
자연어 처리	google natural language API, spacy, open AI gpt

3단계 – AI 기반 챗봇 만들기

AI 챗봇을 만들면 고객에게 실시간 상담이나 해결법을 제시하기 때문에 사용성을 향상시켜 줍니다.

1. 챗봇 플랫폼(dialog flow, IBM WATSON, BOTPRESS)을 선택합니다.
2. 공통 사용자 쿼리 이해를 위해 AI 모델을 만들어 줍니다.
3. 챗봇을 웹 사이트에 통합시켜 줍니다.(javascript, REST API or 플러그인 사용)
4. 기계 학습 피드백을 사용해 테스트 응답이나 정확도를 높여줍니다.

<script>
  window.onload = function () {
    var script = document.createElement("script");
    script.src = "https://www.gstatic.com/dialogflow-console/fast/messenger/bootstrap.js?v=1";
    script.async = true;
    document.body.appendChild(script);
  };
</script><df-messenger
  chat-title="AI Assistant"
  agent-id="YOUR-AGENT-ID"
  language-code="en"></df-messenger>

4단계 – 개인화 콘텐츠에 AI 적용

AI는 사용자 행동을 분석해 관련된 콘텐츠를 제안하고 참여 및 전환을 개선해 줍니다. 이를 구현하는 방법을 따라 코드 예시를 활용해 보세요.

• 사용자 데이터를 먼저 수집합니다.(탐색 기록 or 과거 구매 이력)
• AI 모델을 사용해 사용자 관심사를 예측해 줍니다.
• AI 출력을 기반으로 동적 권장 사항을 표시해 줍니다.

const recommendations = {
  "Laptop": ["Wireless Mouse", "Laptop Stand", "Keyboard"],
  "Smartphone": ["Screen Protector", "Wireless Earbuds", "Phone Case"],
};

function suggestProducts(product) {
  return recommendations[product] || [];
}

console.log(suggestProducts("Laptop"));

단, 대규모 구현 시 ‘amazon personalize’나 ‘google ai 권장 사항’을 사용하는 것을 추천합니다.

5단계 – AI로 웹 사이트 검색을 향상

원래 기본적인 검색 기능은 키워드를 정확히 검색해야 일치하지만, AI 구동 검색의 경우 사용자의 검색 의도를 이해하기 때문에 관련성 높은 결과를 제시할 확률이 높아집니다.

• AI 검색 엔진을 선택합니다.
• AI 기반 분석용 인덱스 웹 사이트 콘텐츠와 API를 사이트에 통합합니다.
• 사용자 상호 작용에 따라 검색 쿼리를 최적화 시켜줍니다.

const algoliasearch = require('algoliasearch');
const client = algoliasearch('YourAppID', 'YourAPIKey');
const index = client.initIndex('products');

index.search('wireless headphones').then(({ hits }) => {
  console.log(hits);
});

6단계 – AI 기반 이미지 검색 구현

AI를 사용해서 이미지를 통해 검색, 태그 등의 접근성을 향상 시킬 수 있습니다.

• AI Vision API를 선택합니다.
• 분석용 이미지를 업로드 해봅니다.(객체 감지 or 컨텐츠 분류)
• 사용자에게 AI 생성 태그를 표시하게 합니다.

Google Vision API를 사용해 이미지를 분석할 경우 아래와 같은 코드를 이용합니다.

const vision = require('@google-cloud/vision');
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

async function detectLabels() {
  const [result] = await client.labelDetection('./image.jpg');
  const labels = result.labelAnnotations;
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}

detectLabels();

7단계 – AI로 테스트 및 디버깅 자동화

AI로 사이트 배포 전에 잠재적인 문제를 감지한 뒤 코드 품질을 높여줄 수 있습니다. 자동화 된 테스트는 디버깅 시간을 줄여주고 사용자의 경험을 원활하게 만들어 줍니다.

• 셀레늄 ai – 웹사이트 테스트 자동화
• MABL – AI를 사용해 UI 문제를 예측 및 수정
• Applitools – AI 기반 시각적 회귀 테스트

웹 개발과 AI FAQ

총 정리

AI 통합은 웹 개발에 유용한 효과를 주고 사용자 경험부터 자동화 등 성능 면에서도 최적화를 해줍니다. 개발자의 경우 여러 테스트를 활용해 사용성이 높은 최고의 웹 사이트 구축을 할 수 있습니다.