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로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기6.3 배포 후 점검 사항이제 Ktor 백엔드와 SvelteKit 프론트엔드를 배포 완료했습니다.이번 단계에서는 배포된 서비스의 정상 동작 여부를 확인하고, 모니터링 및 에러 대응 전략을 구축하겠습니다.1) 배포 후 확인해야 할 사항✅ ① 프론트엔드와 백엔드 연결 확인브라우저에서 배포된 프론트엔드 URL에 접속AI 챗봇과 대화 시도API 호출이 정상적으로 동작하는지 개발자 도구(DevTools)에서 확인fetch("https://backend-url.com/api/chat/send", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기6.2 프론트엔드 배포 (Vercel)이제 SvelteKit으로 개발한 프론트엔드를 배포하여어디서나 AI 챗봇을 사용할 수 있도록 Vercel을 활용하여 배포하겠습니다.1) Vercel을 사용하는 이유✅ Vercel의 장점손쉬운 배포 → GitHub와 연동하여 자동 배포 가능서버리스(Serverless) 환경 지원 → API 호출만으로 백엔드와 통신 가능빠른 글로벌 배포 → CDN(Content Delivery Network) 적용2) Vercel 가입 및 환경 설정✅ ① Vercel 가입 및 프로젝트 생성Vercel 공식 사이트에 접속GitHub 계정과 연결"New Project" 버튼 클릭SvelteKit 프로젝트 선택 후 Import배포 설정 페이지에서..