1. Ruby, LLM 기반 애플리케이션 개발의 핵심으로 부상
대규모 언어 모델(LLM)은 현대 소프트웨어의 필수 구성 요소이며, Ruby 생태계는 이제 Python 없이도 프로덕션 수준의 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 만큼 성숙했습니다. Ruby는 고급 LLM API와 완벽하게 통합되어, 익숙한 Ruby/Rails 환경 내에서 AI 시스템을 개발할 강력한 역량을 제공합니다.
2. LLM 한계 극복: RAG와 Ruby 구현
LLM은 자체 데이터베이스나 비즈니스 로직을 알지 못하는 한계가 있습니다. 이를 해결하는 핵심 전략은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 벡터 데이터베이스에서 검색된 최신 외부 정보를 LLM에 제공하여 모델이 아는 내용을 업데이트하며, 이는 정확하고 근거 있는 응답에 필수적입니다. Ruby에서는 LLM 제공자 선택부터 문서 임베딩 생성, pgvector 같은 벡터 데이터베이스 저장, 유사 문서 검색, 최종 RAG 프롬프트 구축까지 모든 RAG 파이프라인 단계를 원활하게 구현할 수 있습니다.
3. 혁신적인 MCP 프로토콜과 Ruby + AI 활용
MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 시스템(도구, 리소스, 프롬프트)과 JSON-RPC를 통해 연결될 수 있도록 하는 개방형 프로토콜입니다. Ruby는 완성도 높은 MCP SDK를 통해 AI 기반 Rails 관리 대시보드, 제어된 AI 에이전트 등 복잡한 시스템 연동을 가능하게 합니다. Ruby 개발자들은 이러한 기술들로 내부 AI 비서, 의미론적 검색 엔진, AI 지원 개발 도구, 스마트 고객 지원 에이전트 등 실용적인 AI 애플리케이션을 Ruby 생태계 내에서 직접 개발 및 배포할 수 있습니다.