재미나이, AI Studio
Google의 Gemini와 AI Studio는 모두 Gemini 모델을 기반으로 하지만, 사용 목적과 대상 사용자에서 큰 차이가 있습니다.
Gemini (일반 사용자용): Gemini 웹사이트나 모바일 앱은 일반 사용자를 위한 친절한 대화형 AI 비서입니다.
주로 글쓰기, 아이디어 구상, 정보 검색, 여행 계획, 이미지 생성 등 일상적인 작업을 돕는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
사용법이 간단하고 직관적이며, 구글의 다른 서비스(Gmail, Maps, Drive 등)와 연동되어 사용자의 편의성을 높입니다.
AI Studio (개발자 및 전문가용): Google AI Studio는 개발자, 연구자, 학생을 위한 AI 개발 환경입니다.
개발자는 이곳에서 다양한 Gemini 모델(Pro, Flash 등)을 실험하고, 프롬프트를 미세 조정하며,
안전 설정을 조정하는 등 더 심층적인 작업을 할 수 있습니다.
코드를 생성하고 내보내는 기능, 모델 비교 기능, 복잡한 API 호출 등 전문적인 기능들을 제공하여
AI 기반 애플리케이션을 만들고 테스트하는 데 최적화되어 있습니다.
쉽게 비유하자면, Gemini는 이미 완성된 자동차로, 누구나 운전해서 편리하게 목적지에 갈 수 있도록 만들어졌습니다.
반면, AI Studio는 자동차를 직접 만들고 조립할 수 있는 공구와 부품들이 모인 작업실과 같습니다.
개발툴
범용적인 개발이나 다양한 언어를 사용한다면 VS Code가 좋은 선택입니다.
Java, Python 등 특정 언어에 특화된 심층적인 개발을 한다면 JetBrains IDEs가 더 유용할 수 있습니다.
안드로이드 앱 개발이 주 목적이라면 Android Studio의 Gemini 연동이 압도적으로 가장 좋습니다.
커뮤니티 사이트 개발 시도
프론트엔드 개발 언어
웹사이트의 화면을 담당하는 프론트엔드는 사실상 HTML, CSS, JavaScript 세 가지 언어가 필수입니다.
이 중 JavaScript를 효율적으로 다루기 위해 현대적인 프레임워크를 사용하는 것을 추천합니다.
React: 페이스북(현 Meta)이 개발했으며, 가장 널리 사용되는 프레임워크입니다.
거대한 생태계와 풍부한 자료를 통해 학습과 문제 해결이 용이합니다.
Vue.js: 배우기 쉽고 직관적인 문법이 강점입니다. 비교적 가벼워 중소 규모 프로젝트에 적합합니다.
Svelte: 최근 주목받는 프레임워크로, 빌드 시 코드를 순수한 JavaScript로 변환하여 매우 빠른 성능을 보여줍니다.
이 프레임워크들은 모두 Gemini API 연동을 위한 JavaScript SDK와 잘 호환됩니다.백엔드 개발 언어
백엔드는 서버를 구축하고 데이터베이스를 관리하며, Gemini API와 직접 통신하는 역할을 합니다.
Google GenAI SDK를 공식 지원하는 언어들을 추천합니다.
Python: 가장 추천하는 언어입니다. 배우기 쉽고 AI/머신러닝 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있어 Gemini 연동에 가장 최적화되어 있습니다.
Flask나 Django와 같은 웹 프레임워크와 함께 사용하기 좋습니다.
Node.js: JavaScript를 백엔드에서도 사용할 수 있게 해줍니다.
프론트엔드와 백엔드 모두 JavaScript를 사용해 통일성을 유지할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.
I/O 작업이 많은 웹 서비스에 효율적입니다.
Go: Google이 개발한 언어로, 높은 성능과 동시성(concurrency)이 강점입니다.
초기 학습 곡선은 있지만, 대규모 트래픽을 처리하는 커뮤니티 사이트에 매우 적합합니다.
Java: 안정성과 보안이 중요한 엔터프라이즈 환경에서 주로 사용됩니다.
Spring 프레임워크와 함께 사용하면 강력한 백엔드 시스템을 구축할 수 있습니다.백엔드(서버): Python (Django/Flask), Node.js (Express), Java (Spring Boot) 등 서버 개발에 익숙한 언어와 프레임워크를 선택해야 합니다.
이 백엔드 서버가 Gemini API를 호출하는 다리 역할을 합니다.
프론트엔드(클라이언트): React, Vue, Svelte와 같은 최신 JavaScript 프레임워크를 사용하면, AI 기능이 탑재된 동적인 사용자 인터페이스를 만들 수 있습니다.
데이터베이스: 사용자의 게시글, 댓글, 프로필 정보를 저장할 데이터베이스(SQL, NoSQL 등)를 준비해야 합니다.
API 연동: Google AI Studio에서 Gemini API 키를 발급받아야 합니다.
이 API 키를 이용해 백엔드 서버에서 Gemini 모델에 프롬프트를 보내고 응답을 받을 수 있습니다.
SDK(소프트웨어 개발 키트): Python, Node.js 등 각 언어에 맞는 Google GenAI SDK를 사용하면 API 호출을 더 쉽고 편리하게 할 수 있습니다.
Python (Flask/Django) + React/Vue.js
Python (Flask/Django) + React/Vue.js 조합은 웹 개발에 최적화되어 있지만, API 기반으로 설계하고 반응형 웹 또는 하이브리드 앱 프레임워크를 활용하면 모바일 기기에서도 충분히 서비스할 수 있어,
사실상 모든 플랫폼을 아우르는 통합 서비스 구축이 가능합니다.
Mysql
개발 툴 선택 : VS Code
1. 공식 홈페이지에서 다운로드 : https://code.visualstudio.com/
Python 다운로드 설치 : https://www.python.org/
2. 검색창에 Python 입력, Python 확장 기능 설치.
~/ai/python # python -m venv venv
~/ai/python # ls
venv
~/ai/python # ls -al
total 0
drwxr-xr-x 3 kay staff 96 8 30 03:57 .
drwxr-xr-x@ 6 kay staff 192 8 30 03:56 ..
drwxr-xr-x@ 6 kay staff 192 8 30 03:57 venv
~/ai/python # source venv/bin/activate
(venv) ~/ai/python #
Django 설치 및 프로젝트 생성
1. Django 및 관련 라이브러리 설치:
# pip install Django djangorestframework cymysql
Django, API 개발을 위한 djangorestframework, 그리고 MySQL 데이터베이스와 연결하기 위한 cymysql 라이브러리를 설치합니다.
2. Django 프로젝트 생성:
# django-admin startproject mycommunitysite .
이 명령어를 실행하면 현재 폴더에 manage.py 파일과 mycommunitysite라는 이름의 하위 폴더가 생성됩니다.
3. Django 개발 서버 실행
# python manage.py runserver
VS Code 에서 재미나이 사용하기
# pip install google-generativeai
폴더 안에 gemini_test.py 새엇ㅇ 후 아래 내용 추가.
import google.generativeai as genai
import os
# API 키를 직접 입력하거나, 환경 변수에서 가져옵니다.
# os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")는 보안상 더 권장되는 방식입니다.
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
# Gemini 모델을 초기화합니다.
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
# Gemini에게 질문할 내용을 prompt 변수에 담습니다.
prompt = "커뮤니티 사이트의 슬로건을 5가지 추천해줘."
# 모델에 프롬프트를 전달하고 응답을 받습니다.
response = model.generate_content(prompt)
# Gemini의 답변을 출력합니다.
print(response.text)
실행하기
python gemini_test.py
Mac에서는 python 대신 python3를 사용하는 것이 안전합니다.