AI를 Rails 애플리케이션에 통합할 때는 특정 사용 사례에 집중하고 견고한 아키텍처를 구축하는 것이 중요합니다.
AI 활용 시점
AI는 비정형 텍스트 분석, 요약/분류, 패턴 감지, 의사 결정 지원(대체 아님)에 적합하며, 결정론적 로직을 대체하기보다 기존 시스템을 보강해야 합니다.
권장 아키텍처 및 핵심 원칙
AI 통합의 핵심 원칙은 비동기 처리, AI 로직 격리, 출력 검증, 비용 통제입니다. 이를 위해 Rails API, 백그라운드 작업 (Sidekiq/ActiveJob), 서비스 객체, LLM 추상화 계층, PostgreSQL (JSONB) 등의 구성 요소를 활용합니다.
백그라운드 작업 및 서비스 객체 패턴
AI 호출은 느리고 비용이 발생하므로 컨트롤러에서 직접 실행해서는 안 되며, 백그라운드 작업을 통해 비동기적으로 처리해야 합니다. AI 로직은 서비스 객체로 캡슐화하여 컨트롤러를 경량화하고 테스트 및 재사용성을 높입니다.
LLM 추상화 및 프롬프트 관리
특정 AI 벤더에 종속되지 않도록 LLM 추상화 계층을 두어 유연성을 확보합니다. 프롬프트는 소스 코드처럼 관리되어야 하며, 버전 관리, 테스트, 검토 과정을 거쳐야 합니다.
AI 출력 저장 및 테스트
AI 응답은 input, output, confidence, prompt_version 등의 필드를 포함하는 스키마로 안전하게 저장되어야 합니다. AI 기반 코드는 실제 LLM 호출 대신 모킹을 통해 테스트하여 신뢰성을 확보합니다.
오류, 비용 및 배포 관리
AI는 확률적이므로 신뢰도 임계값 정의, 재시도, 폴백 로직, 명확한 실패 로깅이 필수적입니다. 비용 및 속도 제한 제어를 위해 응답 캐싱, 요청 스로틀링, 작업별 비용 추적 메커니즘을 구현하고 관련 메타데이터를 저장합니다. 배포 시에는 백그라운드 워커의 독립적 확장, 환경 변수를 통한 비밀 관리, 클라이언트 레벨 타임아웃, 관찰 가능성 확보가 중요합니다.