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Dev.toAI/ML
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80시간 내 AI 제품 2종 구축을 통한 추상화 및 구조적 검증 설계
What I Learned Building 2 AI Products in 2 Weeks
AI 요약
Context
AI 기반 스마트 컨트랙트 분석 및 상호작용 도구 구축 과정에서 LLM의 비결정적 출력과 프레임워크 의존성으로 인한 비즈니스 로직 결합 문제 발생. UI 중심 개발 시 발생하는 상태 관리 복잡도와 LLM 제공자 변경 시의 높은 수정 비용이 주요 병목 지점으로 식별됨.
Technical Solution
- CLI-First 설계 전략을 통한 UI 프레임워크와 핵심 비즈니스 로직의 완전한 분리 구조 확보
- LLMProvider 인터페이스 추상화를 통한 Claude 및 Ollama 간 심리스한 교체 구조 구현
- Zod 기반의 Schema Validation과 Error-Feedback 루프를 통한 LLM JSON 출력의 정밀도 확보
- Novel Reasoning의 한계를 극복하기 위한 패턴 인식 기반의 도메인 특화 프롬프트 분할 설계
- Thin Wrapper 형태의 Next.js API Route 설계를 통한 로직 중복 제거 및 유지보수성 향상
실천 포인트
1. 비즈니스 로직 검증을 위해 UI 개발 전 CLI 도구로 Core Engine 우선 구현 여부 확인
2. 외부 LLM API 변경 가능성에 대비한 Provider Interface 추상화 계층 존재 여부 검토
3. Zod 등을 활용한 엄격한 Schema 정의 및 실패 시 LLM에 피드백하는 Retry Loop 구축
4. 복잡한 추론 대신 구체적인 패턴 인식으로 프롬프트를 세분화하여 정확도 향상