피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
Gemini 2.5 Flash와 Zod Schema를 통한 정형 데이터 기반 AI 진단 시스템 구축
Repair Oracle: AI-Powered Assessor for Broken Household Items
AI 요약
Context
단순 챗봇 형태의 AI 서비스는 응답의 비정형성으로 인해 실제 수리 가이드와 같은 구조화된 정보 제공에 한계 존재. 특히 사용자 안전과 직결된 하드웨어 진단 시 일관된 출력 형식과 엄격한 판단 기준의 필요성 증대.
Technical Solution
- Vercel AI SDK와 Gemini 2.5 Flash를 결합한 Multimodal Vision 파이프라인 설계로 이미지와 텍스트 동시 분석
- Zod Schema 기반의 generateObject 함수를 활용하여 AI의 자유 형식 응답을 정형 JSON 객체로 강제 전환
- System Prompt 내에 안전 및 경제성 기준을 명시하여 수리 가능 여부를 판별하는 결정 트리(Decision Tree) 로직 구현
- 서버리스 환경의 복잡성을 제거하기 위해 localStorage 기반의 Client-side 상태 관리로 사용자 데이터 저장 비용 최적화
- Tailwind CSS 4와 Framer-motion을 통한 Glassmorphism UI 구현으로 정보 가독성 및 사용자 경험(UX) 향상
실천 포인트
1. LLM의 비정형 응답을 제어하기 위해 Zod와 같은 Schema Validation 라이브러리를 연동했는가?
2. Multimodal 모델 도입 시 이미지 품질(Blurry 등)에 따른 신뢰도 점수(Confidence Score) 처리 로직을 고려했는가?
3. 사용자 안전과 직결된 도메인에서 AI의 판단 기준을 System Prompt에 명시적인 제약 사항으로 정의했는가?
4. 초기 서비스 단계에서 DB 도입 대신 localStorage를 통한 Low-friction 아키텍처를 검토했는가?