자바스크립트 개발자를 위한 AI/ML 도구 모음: 파이썬 없이도 AI 혁신을 이끄는 방법

많은 개발자들이 머신러닝(ML)과 대규모 언어 모델(LLM)을 접할 때 파이썬을 가장 먼저 떠올립니다. 파이썬이 초기 AI 도입자들에게 인기가 높았고, 지금도 널리 사용되는 언어라는 점을 감안하면 자연스러운 현상입니다. 하지만 AI 혁명은 광범위하게 진행되고 있으며, 자바스크립트 개발자들도 다양한 도구를 활용하여 소프트웨어에 AI를 통합할 수 있습니다. 이 글에서는 자바스크립트 환경에서 AI/ML 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 도구와 라이브러리를 소개합니다.

TensorFlow.js: 브라우저와 Node.js에서 ML 모델 개발 및 배포

구글이 오픈소스로 공개한 텐서플로우(TensorFlow)는 ML 개발에 큰 기여를 했습니다. TensorFlow.js를 사용하면 자바스크립트 또는 타입스크립트로 ML 모델을 개발하고, 웹 브라우저나 Node.js 환경에 배포할 수 있습니다. 특히 tfjs-vis는 브라우저에서 모델 성능을 시각화할 수 있도록 지원하는 유용한 라이브러리입니다. TensorFlow.js는 웹 개발자가 AI 모델을 쉽게 구축하고 테스트할 수 있도록 도와줍니다.

Transformers.js: 브라우저에서 WebGPU와 WebAssembly 활용

허깅페이스는 자바스크립트를 지원하는 환경에서 모델을 실행할 수 있는 Transformers.js를 제공합니다. 이 라이브러리는 파이썬 기반의 Transformers와 유사한 기능을 제공하면서도, 브라우저에서 WebGPU와 WebAssembly를 활용할 수 있도록 합니다. Transformers.js는 감정 분석, 챗봇 템플릿 제작과 같은 고수준 지원도 제공하여 로컬 환경에서 다양한 AI 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 서버 측 코드의 부담을 줄이고, 사용자 기기에서 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다.

Brain.js: 웹 브라우저에서 신경망 구축 및 학습

웹 브라우저를 통해 신경망을 구축하고 싶다면 Brain.js가 좋은 선택입니다. Brain.js는 자바스크립트로 신경망을 구현하기 위한 다양한 모델을 제공하며, GPU를 활용하여 성능을 향상시킵니다. 또한, Brain.js는 신경망이 데이터를 통해 학습하는 과정을 이해하는 데 도움이 되는 튜토리얼을 제공합니다. 깃허브에서 Brain.js의 소스 코드와 타입스크립트 및 자바스크립트로 작성된 예제를 찾아볼 수 있습니다.

Angular: LLM을 활용한 웹 애플리케이션 자동 생성

Angular는 웹 애플리케이션 프레임워크로서, 구글은 LLM을 활용하여 Angular 애플리케이션을 자동으로 생성하는 새로운 기능을 추가했습니다. 또한, 기계가 이해하기 쉬운 리소스 가이드인 llms.txt 파일과 모델이 최적의 방법으로 Angular 코드를 작성할 수 있도록 돕는 best-practices.md 파일도 제공합니다. 이제 다양한 LLM을 사용하여 Angular 앱을 개발할 수 있습니다.

AI.JSX: 대화형 인터페이스 구축 지원

픽시닷에이아이(Fixie.ai) 개발팀은 주로 리액트 중심 프로젝트 내에서 대화형 인터페이스를 지원하기 위해 AI.JSX를 개발했습니다. 간단한 예제를 통해 인기 있는 OpenAI 인터페이스를 재현하는 방법을 확인할 수 있습니다. 고급 사용자는 AI 응답을 사용하여 필요에 따라 다양한 구성 요소로 새로운 인터페이스를 구성하는 동적 웹사이트를 만들 수 있습니다.

LlamaIndex.js: RAG (검색 증강 생성) 툴을 활용한 문서 검색

많은 AI 작업에서는 범용 LLM과 함께 RAG(retrieval augmented generation) 툴을 사용하여 방대한 데이터에서 가장 관련성 높은 문서를 찾아야 합니다. LlamaIndex.js 프레임워크는 문서를 수집하고, 벡터 표현을 구축하고, 빠른 검색을 위해 인덱싱하는 과정을 간소화하는 다양한 도구를 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 어떤 질의든 적절한 문서와 결합할 수 있습니다. LlamaIndex.js를 통합하면 복잡한 워크플로우 연결을 통해 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

ml5.js: 브라우저 기반 머신러닝 애플리케이션 구축

자바스크립트는 웹 브라우저에서 시작되었기 때문에 자바스크립트와 타입스크립트로 작성된 머신러닝 애플리케이션과 잘 어울립니다. ml5.js는 브라우저 기반 머신러닝 애플리케이션에 즉시 통합할 수 있는 라이브러리입니다. 이 도구는 학생들에게 모델 구축 및 학습 실습을 제공하고자 하는 교육자들에게 인기가 높습니다. 티처블머신(TeachableMachine)과 함께 시각적 실험에 사용하거나, 개인 웹페이지에 직접 연결할 수도 있습니다.

Vercel AI SDK: 다양한 LLM 모델에 접근

Vercel의 AI SDK는 주요 LLM 업체와 소규모 업체의 모델에 접근할 수 있는 중앙 거래소와 같습니다. 주요 자바스크립트 프레임워크(Angular, React, Vue 등)에 코드를 삽입하여 LLM에 프롬프트를 보내고 답변을 받을 수 있도록 할 수 있습니다. Azure, Mistral, Grok, Perplexity와 같은 다양한 옵션을 제공하며, 각 API 간의 차이는 SDK가 알아서 처리합니다.

LangChain: 복잡한 AI 아키텍처 구축

LangChain은 다양한 모델 호출을 추상화하고, 여러 호출을 연결하여 복잡한 작업을 처리하며, 작업 수행의 자율성을 구현하는 메타 툴입니다. 데브옵스 팀은 프로덕션 환경에서 애플리케이션 동작을 모니터링하는 데 LangChain을 사용할 수 있습니다.

주요 업체 라이브러리: 오픈AI, 구글 Gemini, Vercel, IBM, Amazon

모든 주요 업체는 각자의 API에 액세스하기 위한 라이브러리를 제공하며, 이를 통해 LLM의 잠재력을 충분히 활용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 자바스크립트 환경에서 AI를 탐색할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다. 가장 눈에 띄는 자바스크립트 라이브러리는 오픈AI, 구글 Gemini, Vercel, IBM, Amazon의 라이브러리입니다.

결론

자바스크립트 개발자들은 더 이상 파이썬에 의존하지 않고도 다양한 도구와 라이브러리를 활용하여 AI/ML 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 글에서 소개한 도구들을 통해 자바스크립트 개발자들은 AI 혁신을 주도하고, 웹 애플리케이션의 가능성을 확장할 수 있을 것입니다.