AI 기능 개발 플레이북

GitLab에서 AI 기능을 개발하기 위한 계획, 개발, 테스트, 출시, 개선의 5단계 개발 플로를 설명합니다.

이 플레이북은 GitLab에서 AI 기능을 개발하는 접근 방식을 설명하며, 제품 개발 플로의 Build 트랙 과 유사하고 이와 병행하여 운영됩니다. AI 기능 개발 및 운영 고려사항에 대한 플레이북으로 활용됩니다. 시작하기 # AI 기반 Stage 개요 로 시작하세요. 로컬 개발 환경 에서 기존 기능 을 직접 사용해 보세요. 준비가 되면 아래의 개발 플로를 진행하세요. AI 기능 개발 플로 # AI 기능 개발 프로세스는 서로 연결되고 반복적인 5개의 핵심 단계로 구성됩니다: Plan(계획) # 이 단계는 AI 기능이 엔지니어링팀에 의해 빌드될 준비를 갖추도록 합니다. 제품 개발 플로의 Build 트랙 Plan 단계 를 보완합니다. 이 시점에서 고객 문제는 명확하게 기술된 요구사항을 통해, 또는 제품 개발 플로 검증 트랙 을 통해 충분히 이해된 상태여야 합니다. 이 단계의 일환으로, 팀은 승인된 모델 이 새 기능의 요구사항을 충족하는지 판단하거나, 다른 모델의 승인을 위한 제안을 제출 합니다. 또한 팀은 필요한 데이터셋 식별을 포함한 테스트 및 평가 전략을 설계하거나 채택합니다. 주요 활동 # AI 기능 요구사항 및 성공 기준 정의 모델 선택 및 역량 평가 테스트 및 평가 전략 계획 리소스 # AI 아키텍처 개요 Develop(개발) # Develop 단계와 이와 밀접하게 연계된 Test & Evaluate 단계는 AI 기능을 빌드하고, 버그 또는 기술 부채를 해결하며, 출시 전에 솔루션을 테스트하는 단계입니다. 제품 개발 플로의 Build 트랙 Develop & Test 단계 를 보완합니다. 이 단계에는 프롬프트 엔지니어링이 포함되며, 팀은 원하는 AI 모델 동작을 달성하기 위해 프롬프트를 작성하고 개선합니다. 이 과정은 정확성, 일관성, 사용자 경험을 최적화하기 위해 여러 번의 반복을 필요로 하는 경우가 많습니다. 개발에는 AI Gateway를 통해 선택한 모델을 GitLab 인프라와 통합하고 API 인터페이스를 구현하는 작업이 포함될 수 있습니다. 팀은 GitLab Duo Self-Hosted 지원 요구사항을 고려해야 합니다. 주요 활동 # 로컬 개발 환경 설정 프롬프트 개발 및 엔지니어링 모델 통합 및 API 개발 Cloud Connector를 통한 새 기능 연결 기능 플래그 구현 이벤트 추적 계측: AI 사용 추적 메트릭 GitLab Duo 기능 분류 리소스 # AI Gateway 아키텍처 설계 문서 AI Gateway API 문서 AI Gateway 프롬프트 레지스트리 GitLab Duo Self-Hosted를 위한 AI 기능 개발 Cloud Connector 개발 문서 Handbook의 Cloud Connector 설계 문서 Test & Evaluate(테스트 및 평가) # Test & Evaluate 단계에서는 전통적인 자동화 테스트 방법 과 AI 생성 콘텐츠 평가를 활용하여 AI 기능의 품질, 성능, 보안을 검증합니다. 제품 개발 플로의 Build 트랙 Develop & Test