1. 개요 및 기술 스택
AI 봇은 이제 단순한 트렌드를 넘어 고객 지원, 내부 업무 자동화, 맞춤형 추천 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. Rails 프레임워크는 이러한 AI 기능을 통합하기에 매우 적합한 구조를 가지고 있습니다. 본 가이드에서 사용하는 주요 기술 스택은 다음과 같습니다. - Ruby on Rails: API 모드 또는 풀스택 구성 모두 가능 - HTTP 기반 AI API: OpenAI나 Anthropic 등의 LLM(대규모 언어 모델) 서비스 - Service Objects: 비즈니스 로직의 분리와 캡슐화를 위한 설계 패턴 - Rails Credentials: API 키와 같은 민감 정보를 안전하게 관리하기 위한 도구
2. 프로젝트 준비 및 환경 설정
가장 먼저 새로운 Rails 애플리케이션을 생성하거나 기존 프로젝트를 준비합니다. 터미널에서 rails new ai_bot_app 명령을 실행하여 시작할 수 있습니다. 프로젝트가 생성되면 AI 모델을 사용하기 위한 API 키를 설정해야 합니다. Rails의 보안 기능을 활용하기 위해 bin/rails credentials:edit 명령을 사용하여 암호화된 파일에 API 키를 저장합니다. 이는 환경 변수를 직접 노출하지 않고도 안전하게 비밀 정보를 관리할 수 있게 해줍니다.
3. Service Object를 통한 아키텍처 설계
Rails의 ‘Fat Model, Skinny Controller’ 원칙을 준수하기 위해 AI 관련 로직은 전용 Service Object에서 처리합니다. app/services/ai_chat_service.rb 파일을 생성하여 다음과 같은 역할을 부여합니다.
- 초기화: 사용자 메시지를 입력받아 객체를 생성합니다.
- API 통신: Faraday나 HTTParty와 같은 라이브러리를 사용하여 AI 모델의 엔드포인트에 HTTP 요청을 보냅니다.
- 응답 처리: AI로부터 받은 JSON 응답을 파싱하고 필요한 텍스트 데이터만 추출하여 반환합니다.
이러한 구조는 컨트롤러를 가볍게 유지하며, 향후 AI 모델을 교체하거나 로직을 수정할 때 해당 서비스 객체만 변경하면 되므로 유지보수성이 극대화됩니다.
4. 컨트롤러 및 라우팅 구현
사용자의 요청을 받아 AI의 응답을 전달하는 인터페이스를 구축합니다. MessagesController를 생성하고 create 액션 내에서 앞서 만든 AiChatService를 호출합니다. 컨트롤러는 단순히 파라미터를 서비스 객체에 전달하고 결과를 JSON 형태로 렌더링하는 역할만 수행합니다. 이후 config/routes.rb에서 POST 요청을 처리할 수 있도록 라우트를 설정합니다. 이 과정을 통해 프론트엔드나 외부 클라이언트가 AI 봇과 통신할 수 있는 API 엔드포인트가 완성됩니다.
5. 실전 고려 사항 및 확장성
실제 운영 환경에서는 더욱 고려해야 할 사항들이 많습니다. 예를 들어, AI의 응답 시간이 길어질 경우를 대비해 비동기 처리(ActiveJob)를 도입하거나, 대화의 맥락을 유지하기 위해 데이터베이스에 대화 이력을 저장하는 로직을 추가할 수 있습니다. 또한, 검색 증강 생성(RAG) 기법을 도입하여 애플리케이션 내부 데이터를 AI에게 학습시키지 않고도 참조하게 함으로써 더욱 정확하고 전문적인 답변을 제공하는 봇으로 발전시킬 수 있습니다.