Ruby on Rails 애플리케이션에 AI를 백그라운드 작업으로 통합하기

도입

이 글은 Ruby on Rails 애플리케이션에 인공지능(AI)을 효과적으로 통합하는 방법에 대해 다룹니다. 특히, 이미지 대체 텍스트(ALT HTML 속성)를 자동으로 생성하는 시나리오를 통해 AI 모델을 동기식으로 실행할 때 발생하는 성능 문제를 지적하며, 백그라운드 작업을 활용하는 비동기 방식의 중요성을 강조합니다. 이는 사용자 경험을 개선하고, 스크린 리더 사용자에게 더 나은 접근성을 제공하며, 인간 편집자가 AI 생성 콘텐츠를 검토하고 수정할 수 있는 "Human-in-the-Loop" 기능을 가능하게 합니다. AI의 비결정적 특성을 관리하면서도 견고한 시스템을 구축하는 아키텍처 접근 방식을 제시합니다.

LLM을 Rails 워크플로우에 통합하는 것은 느리고 예측 불가능한 분산 트랜잭션을 관리하는 과정입니다.

1. 상태 머신 패턴

AI는 환각, 타임아웃 등으로 실패할 수 있습니다. pending, processing, completed, failed, flagged와 같은 명확한 상태를 추적하는 상태 머신 패턴이 필수적이며, 이는 복원력과 재시도를 가능하게 합니다.

2. 주요 솔루션 구성 요소

성공적인 AI 백그라운드 작업 통합을 위해 다음이 필요합니다.

게이트웨이 인터페이스: API 호출 캡슐화, AI 공급자 교체 용이.
코드화된 프롬프트: AiBase 상속 Ruby 객체로 프롬프트 정의.
멱등성 보장: 작업 재시도 시 불필요한 작업 방지.
Human-in-the-Loop UI: AI 생성 콘텐츠 검토 및 확인 뷰.

3. 의미론적 호출 및 작업 객체

컨트롤러 액션이나 모델 콜백을 통해 작업을 트리거하며, DescribeImageAttachmentJob은 queue_as, retry_on, discard_on으로 견고하게 설계됩니다. 이 작업은 이미지 준비, 게이트웨이 서비스 호출, LLM 응답 파싱 및 원본 레코드 업데이트를 수행하며, 오류 처리가 필수적입니다.

4. 몇 가지 관찰

이미지 최적화: AI 전송 전 이미지 축소로 처리 속도 향상.
로깅: 백그라운드 작업 문제 해결을 위한 상세 로깅 중요.
소프트 실패 처리: 200 OK 응답 내 오류성 내용도 오류로 처리.
JSON 정제: AI의 유효하지 않거나 불완전한 JSON 응답 처리.

결론

이 글에서는 프롬프트와 데이터 준비를 통해 AI 에이전트가 비결정적 작업을 처리하도록 제출하는 방법을 시연했습니다. 이는 AI 엔진이 능숙하게 처리하는 분산 함수 호출의 한 형태입니다. 그러나 분산 시스템은 높은 지연 시간을 가지며 예측 불가능한 방식으로 실패할 수 있습니다. 외부 API를 통해 표준 데이터베이스 트랜잭션을 사용할 수 없으므로, 상태 머신이 트랜잭션 관리자 역할을 합니다. 따라서 로깅, 상태 머신 관리, 오류 처리는 매우 중요합니다. AI 모델은 상호 일치하지 않으며 후속 호출에서 다른 작업을 수행할 수 있으므로, 이러한 기능을 사용하는 시스템을 구축할 때 Human-in-the-Loop 인터페이스를 유지하는 것이 필수적임을 잊지 말아야 합니다.

Ruby on Rails 애플리케이션에 AI를 백그라운드 작업으로 통합하기

Use AI to Describe Images as a Background Job in Ruby on Rails

핵심 요약

도입

1. 상태 머신 패턴

2. 주요 솔루션 구성 요소

3. 의미론적 호출 및 작업 객체

4. 몇 가지 관찰

결론

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