AI 애플리케이션 개발은 반복적인 실험과 개선을 요구하며, 급변하는 AI 환경 속에서 프로토타입을 신속하게 발전시키는 능력이 중요합니다. 개발 생산성과 속도가 뛰어난 Ruby on Rails는 이러한 반복적 개발 특성에 최적화되어 있습니다.
Rails의 주요 강점은 ‘Convention Over Configuration’ 철학으로, 이는 광범위한 구성 작업을 줄여 개발자 간의 협업을 촉진합니다. 또한, 방대한 RubyGems 생태계는 다양한 기능을 위한 사전 패키지 라이브러리를 제공하여 개발 시간을 단축하고 핵심 AI 로직에 집중할 수 있도록 돕습니다. Rails 8에 도입된 Solid Queue, Solid Cable, Solid Cache와 같은 내장 도구들은 견고한 애플리케이션을 신속하게 구축하는 데 기여합니다.
전략적인 AI 통합은 Rails의 또 다른 중요한 이점입니다. OpenAI, Google, Hugging Face와 같은 주요 AI 제공업체들은 강력한 사전 훈련된 AI 모델을 API 형태로 제공하여 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 많은 AI 애플리케이션에서 혁신은 새로운 AI 알고리즘 개발이 아닌, 기존 모델을 효과적으로 통합하여 특정 문제를 해결하고 사용자 경험을 향상시키는 데 있습니다. Rails 개발자들은 기존 기술을 활용하여 깊은 머신러닝 지식 없이도 AI 기능을 통합할 수 있으며, 효과적인 프롬프팅, AI 출력 처리, 사용자 친화적인 인터페이스 구축에 집중할 수 있습니다.
Ruby on Rails 생태계는 AI 제공업체 API 래퍼, 다중 제공업체 라이브러리, 벡터 데이터베이스 클라이언트, 고수준 프레임워크, 모델 컨텍스트 프로토콜 통합, 저수준 AI 라이브러리 등 AI 통합을 위한 다양한 Gems를 제공합니다. SINAPTIA는 Rails의 빠른 개발 및 AI 통합 용이성을 활용하여 이미지 유효성 검사, 데이터 입력 검증 및 강화, 문서 교정 및 개선, 텍스트 및 이미지 데이터 분류 등 다양한 AI 기반 솔루션을 성공적으로 구현했습니다.