우리는 MDN에 최신 추가 사항인 AI Help(현재 베타 버전)를 발표하게 되어 기쁩니다. Supabase 의 파트너와 협력하여 개발되었습니다 . AI 도움말은 로그인한 사용자만 사용할 수 있습니다. 즉, MDN Plus 계정을 만들어야 합니다. AI Help는 단순한 새로운 도구가 아니라 새로운 문제 해결 동반자입니다. 검색 프로세스를 최적화하도록 설계되어 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. MDN에 질문하면 AI 도움말이 작동합니다. 목표? 당사 웹 사이트와의 상호 작용을 간소화하고 찾고 있던 통찰력을 갖추고 더 빠르게 코딩으로 돌아갈 수 있습니다. AI 도움말을 사용해 보고 이 새로운 기능에 대한 피드백을 기다리겠습니다! AI 도움말 기능을 보여 주는 스크린샷 주요 특징들 지식에 대한 빠른 액세스: AI 도움말은 광범위한 MDN 데이터베이스에 연결하여 쿼리 또는 코딩 모범 사례에 대한 빠른 답변을 제공합니다. 이 도구는 현재 MDN 문서로만 제한됩니다. 지식 예제에 대한 빠른 액세스를 보여주는 스크린샷 학습 지원: AI Help는 Q&A 도구 이상으로 더 복잡한 개념을 이해하는 데 도움이 되는 예제를 제공합니다. AI 도움말은 답변을 제공하기 위해 참조한 문서에 대한 링크도 표시합니다. 학습 지원 예시를 보여주는 스크린샷 후드 AI Help는 함께 잘 작동하는 두 가지 기술을 활용합니다. 유사성 검색을 위한 임베딩 먼저 MDN 기사의 모든 섹션에 임베딩을 생성합니다. 데이터 과학 영역에서 임베딩은 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 것을 의미합니다. 일반적으로 벡터인 각 임베딩은 원본 데이터의 특정 특성 또는 기능을 캡슐화합니다. 이러한 임베딩은 단어나 문장 사이의 의미론적 관계와 구문론적 관계를 모두 캡처하여 연속 벡터 공간 내에 배치합니다. 이 배치를 통해 모델은 단어 간의 문맥적 및 관계적 뉘앙스를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 유사한 의미를 지닌 단어나 문장 또는 자주 함께 나타나는 단어나 문장은 근접한 벡터 표현을 갖는 경향이 있습니다. 이러한 임베딩을 Supabase 에서 호스팅하는 PostgreSQL 데이터베이스에 저장합니다., pgvector 확장이 설치되어 있습니다. 사용자의 질문을 받으면 해당 쿼리에 대한 다른 임베딩을 생성합니다. 이를 통해 유사성 검색(임베딩 공간에서 거리 검색)을 수행하여 MDN 내에서 가장 관련성이 높은 섹션을 식별할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 추가 질문과 관련 콘텐츠를 식별하면 답을 찾는 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 사용자가 모든 콘텐츠를 읽고 스스로 답변을 추출하도록 하는 대신 OpenAI의 채팅 API를 활용하여 프롬프트를 만듭니다. 이 프롬프트에는 원하는 어조 및 기타 관련 고려 사항에 대한 몇 가지 시스템 수준 지침과 항상 마크다운으로 응답해야 하는 요구 사항과 같은 보다 기술적인 지침이 포함되어 있습니다. 그런 다음 이전에 관련된 콘텐츠를 Chat API의 컨텍스트로 사용하고 대신 사용자의 질문을 합니다. 이 프로세스는 사용자가 필요한 정보에 액세스할 수 있도록 AI를 활용하여 보다 효율적인 상호 작용을 가능하게 합니다.