내장 AI란
내장 AI는 인공지능 모델을 웹 브라우저에 직접 통합하여, 웹 애플리케이션이 서버 측 AI 배포 없이 로컬에서 AI 기반 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식은 특히 대형 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 모델을 최신 데스크톱 및 노트북 컴퓨터에서 실행할 때 유리합니다.
주요 기능
- 로컬 AI 모델 실행: AI 모델을 브라우저 내에서 직접 실행하여 지연 시간을 개선하고 서버 측 처리 필요성을 줄입니다.
- 디바이스 최적화: GPU, NPU 또는 CPU와 같은 디바이스 기능을 활용하여 최적의 성능을 제공합니다.
- 프라이버시 및 보안: 민감한 데이터를 로컬에서 처리하여 프라이버시를 강화합니다.
내장 AI의 이점
웹 개발자를 위한 이점
- 배포 용이성: 브라우저가 모델 배포 및 업데이트를 관리하여, 개발자가 대형 모델 다운로드 및 업데이트를 처리할 필요가 없습니다.
- 하드웨어 가속: 사용 가능한 하드웨어를 활용하여 성능을 향상시킵니다.
최종 사용자에게 제공하는 이점
- 로컬 데이터 처리: 데이터를 로컬에서 처리하여 프라이버시를 개선하고 종단 간 암호화를 제공합니다.
- 향상된 사용자 경험: 서버 왕복을 제거하여 더 빠르고 반응이 빠른 AI 기능을 제공합니다.
- 오프라인 기능: 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있습니다.
내장 AI 사용 방법
브라우저 통합
- 작업 API: 번역 API나 요약 API와 같은 API를 활용하여 내장 AI 모델로 특정 작업을 수행합니다.
- 탐색적 API: 프롬프트 API와 같은 API를 사용하여 맞춤형 사용 사례를 실험합니다.
하이브리드 AI 접근 방식
- 클라이언트 측 및 서버 측: 로컬 AI 처리와 서버 측 지원을 결합하여 대형 모델이나 복잡한 작업을 지원합니다.
- 복원력 및 대체: 로컬 실행을 지원하지 않는 디바이스에 대해 서버 측 AI를 대체로 사용합니다.
구현
- 제미니 모델: 제미니 나노 또는 기타 제미니 모델을 백엔드 지원이나 Google AI 클라이언트 SDK for Web을 사용하여 통합합니다.
결론
브라우저 내장 AI는 웹에서 AI 모델을 활용하는 방식에 있어 중요한 발전을 제공합니다. 배포 용이성, 프라이버시, 사용자 경험 측면에서 이점을 제공하며, 로컬 디바이스 기능을 활용하고 하이브리드 접근 방식을 통해 유연성을 유지함으로써, 개발자는 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 강력하고 반응이 빠른 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.