멀티모달 언어 모델(Multi-Modal Language Model)과 거대 언어 모델(Large Language Model) 기술은 최근 비약적으로 발전하고 있습니다.
*멀티 모달 언어 모델(Multi Modal Language Model): 멀티(Multi)’는 복수를 의미하며, ‘모달(Modal)’은 인간이 정보를 받아들이는 여러 방식(예: 시각, 청각, 촉각 등)을 뜻합니다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 입력 형식을 통합적으로 처리하고 이해할 수 있는 AI를 의미합니다. 예를 들어, “사과를 먹는다”라는 문장을 이해할 때 멀티모달 AI는 텍스트뿐만 아니라 사과의 형태, 크기, 색상 등의 시각적 정보와 먹는 소리(청각적 정보)까지 고려하여 사람과 유사하게 맥락을 파악하고 답변할 수 있습니다.
AI 기술이 발전함에 따라 AI를 위기나 위협으로 보던 초기 인식도 점차 개선되고 있습니다. 함샤우트 글로벌 산하 AI 연구소가 발표한 2024년 리포트에 따르면, 응답자의 95%가 이미 생성형 AI를 사용하고 있다고 응답했습니다. 또한, 2023년 대비 2024년에는 AI의 역할 증대에 대한 기대감과 긍정적인 답변 비율이 82%에 달하며, 생성형 AI 사용 경험의 축적과 함께 긍정적인 인식이 크게 확대된 것으로 나타났습니다. 실제로 생성형 AI를 활용하면서 업무 속도 향상(25%), 반복 작업 감소(16%), 작업 퀄리티 향상(12%), 업무 영역 확대(12%) 등의 실질적인 변화도 확인되었습니다.
이러한 흐름 속에서 Google은 Gemini 2.0을 발표하며 AI 기술의 새로운 전환점을 제시했습니다. 특히, 에이전트 기반 모델의 가능성을 확장하는 중요한 이정표로 평가받고 있습니다. Gemini 2.0은 단순한 AI 기능을 넘어 다양한 산업에 실질적인 변화를 가져올 가능성을 보여줍니다. 이 모델을 사용하면 복잡한 작업을 신속하게 처리할 수 있으며, 대규모 데이터 분석이나 실시간 응답이 필요한 상황에서도 뛰어난 성과를 거둘 수 있습니다. 개발자는 Google AI Studio와 Vertex AI를 통해 Gemini API를 사용할 수 있으며, 일반 사용자도 데스크톱에서 쉽게 해당 모델을 체험할 수 있습니다.
오늘은 Google Gemini의 다양한 기능 중에서도 개발자들에게 유용한 Gemini API에 대한 내용에 집중하고자 하는데요. 특히, Gemini API의 이러한 고급 기능을 활용해 강력한 AI 애플리케이션을 개발하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
Gemini API의 고급 기능 둘러보기
Gemini API는 장문의 문맥을 처리하는 긴 컨텍스트(Long Context)와 반복 요청에 효율적으로 대응하기 위한 컨텍스트 캐싱(Context Caching), 그리고 직접 코드 실행(Code Execution) 기능을 제공합니다. Gemini API의 이러한 고급 기능을 활용하면 비디오나 오디오에 담긴 내용을 파악하고 정보의 핵심만 확인할 수 있으며 맥락을 이어가면 대화를 이어갈 수 있는 챗봇이나 AI 에이전트를 구현할 수 있습니다. 이런 가능성을 Gemini API의 고급 기능을 통해 살펴보겠습니다.
먼저 살펴볼 것은 긴 컨텍스트(Long Context) 처리 능력입니다. 일반적인 모델은 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 길이에 한계가 있어, 장문의 문서나 연구 논문을 모두 넣으면 모델이 맥락을 놓치기 일쑤입니다. 그러나 Gemini 1.5 모델은 훨씬 큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.
컨텍스트 윈도우가 넓으면 모델이 텍스트 전반의 흐름과 세부 정보를 모두 고려해 분석할 수 있어 더 정교하고 일관성 있는 응답을 제공합니다. 예를 들어 보자면 수십 페이지 분량의 계약서를 통으로 입력해 중요한 조항을 요약하거나, 잠재적 위험 요소를 검출하거나, 여러 장에 달하는 논문 내용을 한 번에 처리해, 핵심 주장과 결과를 바로 파악할 수 있습니다.
다음에 소개할 기능은 컨텍스트 캐싱(Context Caching)입니다. 컨텍스트 캐싱을 통해 처리 속도와 비용 효율을 높일 수 있고, 대규모 데이터셋을 다루거나 자주 반복되는 질의가 있는 애플리케이션에 특히 유리합니다. 이 기능은 왜 중요할까요? 긴 텍스트를 반복해서 다루게 되면, 매번 모든 정보를 다시 처리하는 데 상당한 연산 비용이 듭니다. 이를 해결하기 위해 Gemini API에서는 컨텍스트 캐싱이라는 기법을 활용한다고 이해하면 됩니다.
작동 방식은 간단합니다. 모델이 이미 한 번 분석한 문맥을 캐싱해 두고, 이후에 해당 문맥이 재등장하면 필요한 부분만 빠르게 참조합니다. 이를 활용하면 수백 쪽짜리 PDF 문서를 입력해 놓은 다음 특정 문단이나 용어에 대한 추가 질의를 할 때, 모델은 처음부터 전체 문서를 다시 처리하지 않아도 됩니다.
세 번째로 소개할 기능은 코드 실행(Code Execution)입니다. 개발자들에게는 이게 아마 가장 혁신적인 기능으로 다가올 것입니다. 이 기능을 통해 AI와 프로그래밍의 경계가 크게 낮아지며, 비전공자도 자연어로 코드를 요청하거나, 개발자는 단순 업무를 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 이를 활용하면 “주어진 함수를 최적화해 줘” 또는 “자동화 스크립트를 작성해 줘” 등의 프롬프트를 통해 작업에 도움을 받을 수 있습니다. 실력이 뛰어난 동료가 늘 옆에 있는 그런 느낌으로 개발을 할 수 있습니다.
코딩뿐만 아니라 데이터 처리 실력도 뛰어납니다. 예를 들어 “이 CSV 파일에 있는 두 변수 간 상관관계를 그래프로 시각화해 줘”라고 명령하면 파이썬 코드를 작성·실행하고 그래프 이미지나 분석 결과를 보여줍니다.
Gemini API로 활용 방법
살펴본 고급 기능을 활용하면 사용 편의성까지 갖춘 기능을 구현할 수 있습니다. Google Chat과 Apps Script를 이용한 Gemini API 기반 챗봇을 구현하여 사용자의 맥락을 이해하고 이를 기억하는 대화형 AI 챗봇을 구현할 수 있습니다. 또한Gemini API를 활용해 내부 지식관리시스템(KMS)과 연동해, 긴 리포트나 매뉴얼을 빠르게 검색·요약하는 서비스 제공할 수 있습니다. 또한, 자연어 명령으로 코드를 생성하고, 실제 서버나 클라우드 환경에서 실행해 반복 업무를 자동화할 수도 있습니다.
이번 포스팅에서 소개한 Gemini API의 고급 기능을 잘 활용하면, 복잡한 문제에 대한 높은 이해도와 자동화된 코딩 작업까지 수행하는 강력한 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 특히 구글 클라우드의 다양한 서비스와 결합하면, 확장성과 안정성을 모두 잡은 엔터프라이즈급 AI 서비스로 발전시킬 수 있습니다. 더 자세한 내용이 궁금하다면 메가존소프트가 도움을 드리겠습니다.
참고 : ‘AI 트렌스포메이션 2: 2025 생성형 AI 인식 및 활용 현황’ 보고서
