Perplexity.AI와 유사한 검색엔진 구현 프로젝트(1)

요즘 AI만큼 Hot한 서비스는 없는 것 같다.

최근에는 Cursor AI를 통해 프로젝트 개발을 사람의 입으로도 할 수 있었고,

LLM모델과 Multimodal을 활용하며 다양한 시각적 데이터와 텍스트 기반 서비스들이 확장되고 있다.

 

이 시점에서 '내가 해볼수 있는 건 무었일까'를 생각했을때,

먼저 지금까지 개발되어온 AI 모델들을 이해하고 더 적합하게 활용해보는 시도를 해봐야겠다고 생각했다.

그 과정에서 AI모델을 활용한 "1인 창업 지원" 프로젝트를  기획하고 개발을 진행하였다.

 

 

우리가 기획과정 처음부터 Perplexity 서비스를 벤치마킹의 대상으로 정하지는 않았었다. 심지어 처음에는 모르는 서비스였다.

그러나 여러 레퍼런스를 조사하는 과정에서 AI를 활용한 검색엔진 서비스라는 것을 알 수 있었고, 구현하는 방법에 있어서 여러 시도(해당 시도에 대한 내용은 다음 글에 작성될 예정입니다.)를 통해 Perplexity가 제공하는 형태의 서비스가 우리가 진행하는 프로젝트에 가장 적합하다고 판단하게되었다.

 

판단의 기준은 다음과 같다.

1. 사용자가 쓰기 편한가
2. 사용자의 질문하나로 의도를 분석하여 검색을 할 수 있는가
3. 사용자가 원하는 답을 얻을 수 있는가 
4. 사용자가 더 나은 방법으로 사용할 수 있도록 방법을 제안할 수 있는가
5. 부수적인 정보로 필요한 정보를 방해하지는 않는가

 

위 기준에 대해 Perflexity 서비스는 완전히 부합하였다.

그러나 유료 서비스이기에 우리는 최종적으로 무료로 제공 후 유료화 전환을 생각해보는 단계도 고려했다.

 

또한 LLM 모델을 직접 학습시키기 어려운 환경에서 OpenAI API나 관련 LLM API 사용이 불가피하다고 생각했다.

결론적으로 우리의 서비스가 제공하는 답변은 API의 비용보다도 값져야 제공할만한 서비스를 만들었다고 할 수 있는 셈이되었다.

 

이를 수행하는 과정은 다음글에서...