개발자를 위한 앱 현지화 엔진, lingo.dev 등장
외국어를 몰라도 전 세계 사람들과 소통하는 것이 점점 쉬워지고 있어요. 구글 번역기(Google Translate)는 이미지, 오디오, 웹사이트 전체를 수백 개의 언어로 번역해주고, 챗GPT(ChatGPT) 같은 새로운 도구들도 훌륭한 번역 도우미 역할을 하죠.
백엔드에서는 언어 관련 기술을 활용하여 기업들이 자체 애플리케이션에 적용할 수 있도록 지원하는 업체들이 수십억 달러의 가치를 인정받고 있습니다. 이러한 경쟁 구도 속에 새로운 플레이어가 등장했는데, 바로 인공지능(AI) 기반 현지화 엔진인 링고닷데브(lingo.dev)입니다. 링고닷데브는 개발자들이 앱을 글로벌 시장에 출시할 수 있도록 인프라를 제공하는, 앱 현지화 분야의 “스트라이프(Stripe)”를 지향한다고 해요.
링고닷데브(lingo.dev)는 무엇을 하나요?
이전에는 리플렉시카(Replexica)로 알려졌던 링고닷데브는 앱의 프론트엔드를 처음부터 완전히 현지화하려는 개발자를 대상으로 합니다. 개발자는 평소처럼 코드만 작성하면 되고, 링고닷데브가 알아서 모든 것을 처리해줍니다. 챗GPT를 사용하여 빠르고 간단하게 번역하거나, 여러 에이전시에서 제공하는 다양한 형식의 번역 파일을 복사/붙여넣기하는 번거로움이 사라지는 것이죠.
현재 링고닷데브는 런치다크리(LaunchDarkly)와 넥스트롤(NextRoll)과 같은 고객사를 확보하고 있습니다. 성장세를 가속화하기 위해 이니셜라이즈드 캐피털(Initialized Capital)이 주도하고 Y Combinator 및 여러 엔젤 투자자가 참여한 시드 펀딩 라운드에서 420만 달러를 투자받았다고 발표했습니다.
번역 속에서 발견되는 가치
링고닷데브는 막스 프리루츠키(Max Prilutskiy) CEO와 베로니카 코르니에츠(Veronica Korneitz) CPO의 합작품입니다. 두 사람은 이전에 SaaS 스타트업인 엑셀리시(Excellytics)를 에어테이블(Airtable)에 매각한 경험이 있다고 합니다. 링고닷데브의 기반은 2023년부터 다져왔으며, Y Combinator의 가을 프로그램(YC’s fall program)에 참여하기 전에 첫 번째 프로토타입을 개발했습니다.
링고닷데브의 핵심은 번역 API(Translation API)입니다. 개발자는 CLI(command line interface)를 통해 로컬에서 호출하거나, GitHub 또는 GitLab을 통해 CI/CD 시스템과 직접 통합할 수 있습니다. 즉, 개발팀은 표준 코드 변경이 있을 때마다 자동 번역 업데이트가 포함된 풀 리퀘스트(pull requests)를 받게 됩니다.
이 모든 것의 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)이 있습니다. 정확히 말하면 여러 LLM을 사용하며, 링고닷데브는 이들 간의 다양한 입력 및 출력을 조율합니다. 앤트로픽(Anthropic), OpenAI 등 다양한 제공업체의 모델을 결합하는 이러한 혼합 방식은 당면한 작업에 가장 적합한 모델을 선택하기 위해 설계되었습니다.
프리루츠키 CEO는 “어떤 프롬프트는 다른 모델보다 특정 모델에서 더 잘 작동합니다. 또한 사용 사례에 따라 더 나은 지연 시간이 필요할 수도 있고, 지연 시간이 중요하지 않을 수도 있습니다.”라고 설명했습니다.
데이터 프라이버시 문제 해결
LLM에 대해 이야기할 때 데이터 프라이버시 문제를 빼놓을 수 없죠. 이는 일부 기업들이 생성형 AI 채택을 꺼리는 이유 중 하나이기도 합니다. 하지만 링고닷데브는 프론트엔드 인터페이스 현지화에 중점을 두고 있으며, 마케팅 사이트, 자동 이메일 등 비즈니스 콘텐츠도 처리하지만 고객의 개인 식별 정보(PII)는 사용하지 않습니다.
프리루츠키 CEO는 “저희는 개인 데이터가 전송될 것이라고 예상하지 않습니다.”라고 말했습니다.
링고닷데브를 통해 기업은 번역 메모리(이전에 번역된 콘텐츠 저장소)를 구축하고 스타일 가이드를 업로드하여 다양한 시장에 맞게 브랜드 보이스를 조정할 수 있습니다.
문맥 인식 기능
링고닷데브는 특정 문구가 처리되어야 하는 방식과 상황에 대한 규칙을 지정할 수도 있습니다. 또한 엔진은 특정 텍스트의 배치를 분석하여 필요한 조정을 수행합니다. 예를 들어, 영어에서 독일어로 번역된 단어의 문자 수가 두 배로 늘어나 UI가 깨질 수 있습니다. 사용자는 엔진에 텍스트를 원본 텍스트의 길이와 일치하도록 바꿔서 이 문제를 해결하도록 지시할 수 있습니다.
애플리케이션의 광범위한 컨텍스트가 없으면 인터페이스의 레이블과 같이 작은 독립 실행형 텍스트를 현지화하기 어려울 수 있습니다. 링고닷데브는 “문맥 인식(context awareness)”이라는 기능을 사용하여 이 문제를 해결합니다. 이 기능은 번역 파일의 전체 콘텐츠, 인접 텍스트 또는 번역 파일에 있는 이벤트 시스템 키를 분석합니다. 프리루츠키 CEO는 이를 “마이크로컨텍스트”를 이해하는 것이라고 설명합니다.
앞으로 이와 관련된 더 많은 기능이 추가될 예정이라고 합니다.
프리루츠키 CEO는 “저희는 이미 앱 UI 스크린샷을 사용하는 새로운 기능을 개발하고 있습니다. 링고닷데브는 이를 사용하여 UI 요소와 의도에 대한 더 많은 컨텍스트 힌트를 추출할 것입니다.”라고 밝혔습니다.
현지화로 나아가기
링고닷데브는 완전한 현지화로 나아가는 여정에서 아직 초기 단계에 있습니다. 예를 들어, 색상과 기호는 문화마다 다른 의미를 가질 수 있지만 링고닷데브는 이를 직접적으로 처리하지 않습니다. 또한 미터법/야드파운드법 변환과 같은 문제는 여전히 개발자가 코드 수준에서 해결해야 합니다.
그러나 링고닷데브는 CLDR(Common Locale Data Repository) 프레임워크를 지원하여 언어 간의 복수화 및 성별 관련 문구의 차이를 처리합니다. 또한 최근에는 관용구에 대한 실험적인 베타 기능을 출시했습니다. 예를 들어, “돌 하나로 두 마리 새를 잡다”라는 속담은 독일어로 “한 번에 두 마리의 파리를 잡다”라는 의미로 번역됩니다.
이 외에도 링고닷데브는 자동 현지화 프로세스의 다양한 측면을 개선하기 위해 응용 AI 연구를 수행하고 있습니다.
프리루츠키 CEO는 “저희가 현재 작업 중인 복잡한 작업 중 하나는 언어 간 번역 시 명사와 동사의 여성형/남성형 버전을 보존하는 것입니다. 언어마다 인코딩하는 정보의 양이 다릅니다. 예를 들어, 영어에서 ‘teacher’라는 단어는 성 중립적이지만 스페인어에서는 ‘maestro'(남성) 또는 ‘maestra'(여성)입니다. 이러한 뉘앙스가 올바르게 보존되도록 하는 것이 저희의 응용 AI 연구 노력의 일환입니다.”라고 말했습니다.
궁극적으로 링고닷데브의 목표는 단순한 번역 그 이상입니다. 전문 번역가 팀이 제공하는 것과 최대한 가깝게 만드는 것을 목표로 합니다.
프리루츠키 CEO는 “전반적으로 링고닷데브의 목표는 현지화에서 마찰을 완전히 제거하여 인프라 계층이 되고 기술 스택의 자연스러운 부분이 되도록 하는 것입니다. 스트라이프가 온라인 결제에서 마찰을 효과적으로 제거하여 결제를 위한 핵심 개발자 툴킷이 된 것과 유사합니다.”라고 밝혔습니다.
창업자들은 최근 바르셀로나에 거주했지만 공식적으로는 샌프란시스코로 이전하고 있습니다. 링고닷데브는 창립 엔지니어를 포함하여 총 3명의 직원으로 구성되어 있으며, 이는 그들이 따르려는 린 스타트업 철학이라고 합니다.
프리루츠키 CEO는 “YC의 사람들과 저를 비롯한 다른 창업자들은 모두 그것을 굳게 믿고 있습니다.”라고 말했습니다.
그들의 이전 스타트업인 엑셀리시(Notion용 분석 도구 제공)는 스퀘어(Square), 쇼피파이(Shopify), 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)과 같은 유명 고객사를 확보했지만, 막스와 베로니카 외에는 직원이 전혀 없었습니다.
프리루츠키 CEO는 “저희는 두 명의 풀타임 직원이었지만 때때로 다양한 일을 하는 계약직 직원이 있었습니다. 하지만 저희는 최소한의 자원으로 일을 처리하는 방법을 알고 있습니다. 이전 회사는 자체 자금으로 운영되었기 때문에 그렇게 할 방법을 찾아야 했습니다. 그리고 저희는 동일한 린 스타일을 복제하고 있습니다. 하지만 지금은 자금 지원을 받고 있습니다.”라고 덧붙였습니다.