• 목록

✅ 생성형 AI, R 개발 환경에 깊이 들어오다

AI 코파일럿이 단순한 실험 단계를 넘어서 실질적인 생산성 도구로 자리 잡고 있다. 특히 R 언어는 데이터 분석과 시각화에 특화된 만큼, 생성형 AI와의 시너지가 더욱 빛난다. 현재 IDE 내 코드 보조부터 로컬 LLM 실행까지 다양한 옵션이 등장하며, R 프로그래머의 작업 흐름에 변화를 주고 있다.

이 기사에서는 코드 생산성 향상, 로컬에서의 프라이버시 보호, 통합 IDE 경험 등을 고려해 R 생태계에서 유용한 생성형 AI 툴을 체계적으로 정리해 소개한다.

🔧 1. IDE 속에서 바로 사용하는 도우미들

🔹 gander: R스튜디오에서 바로 AI 보조 받기

R 코드에 직접 AI 기능을 접목하고 싶다면 gander가 강력한 도구가 된다. GitHub Copilot Light와 유사하게 작동하며, 선택된 코드 앞뒤 삽입 또는 대체를 자유롭게 선택할 수 있다. tidyverse 스타일의 응답을 기본으로 제공하며, 사용자는 options() 함수로 동작 방식을 조정할 수 있다.

• 지원 모델: ellmer 패키지를 통해 클로드, 오픈AI 등 다수 선택 가능

• 프라이버시: API 키 사용, 로컬 모델 지원

• 기능 포인트: gander_peek()로 AI에 전송된 데이터 확인 가능

“스크립트 기반 분석 워크플로우에서 곧바로 AI의 도움을 받을 수 있는 가장 자연스러운 형태”

🔹 chatgpt: 명령형 AI 도우미

오픈AI 기반 모델을 활용하며, 코드 주석 생성, 최적화, 단위 테스트 등 정형화된 AI 기능을 버튼 클릭만으로 실행 가능하다. 특정 코드를 선택하지 않으면 전체 문서를 기준으로 분석해주는 것도 장점이다.

• 모델 설정: OPENAI_MODEL, TEMPERATURE, MAX_TOKENS 환경변수로 세팅

• 활용 팁: 터미널 함수(comment_code(), complete_code())를 직접 호출 가능

🔹 gptstudio: 다채널 모델 지원

CRAN 등록된 gptstudio는 다양한 모델—오픈AI, 앤트로픽, 구글, 허깅페이스, 퍼플렉시티 등—을 지원한다. 철자 수정, 문법 확인, 문서화 등 폭넓은 기능이 통합되어 있으나 인터페이스는 다소 복잡하다는 평가도 있다.

🔹 pkgprompt: R 패키지 문서를 AI에 쉽게 넘기기

프롬프트에 문서를 넣기 위해 복사-붙여넣기 하던 번거로움을 줄여주는 툴. pkg_prompt() 함수로 dplyr, ggplot2 같은 패키지의 특정 함수 문서를 문자열로 추출해 LLM에 넘기기 용이하다.

🤖 2. IDE 밖의 R 특화 AI 도우미

🔹 샤이니 어시스턴트(Shiny Assistant)

포짓(Poit)의 공식 지원 툴로, 웹에서 R 샤이니 앱 작성 방법을 AI가 도와준다. 간단한 구조이지만 실전 예제 제안에 유용하다. 민감한 데이터가 있는 경우엔 로컬 버전을 직접 구동하는 것이 좋다.

🔹 R & RStudio Tutor / Code Nerd

GPT 커스텀 버전으로, R에 특화된 지식이 탑재되어 있다. 명령형 질문에 즉답을 제공하며, 기본 챗GPT보다 R 관련 정확도가 높다.

🔹 RTutor / Chatilize

RTutor는 온라인 데이터 업로드 → 질문 → 코드 응답의 구조로 작동하며, 데이터 기반 대화형 학습에 적합하다. 라이선스 제약이 있으므로 상업적 사용에는 주의가 필요하다. Chatilize는 R과 Python을 모두 지원한다.

💻 3. 로컬에서 LLM 실행: 프라이버시와 자유의 확보

🔹 ollama 기반 로컬 실행: rollama & ollamar

이 두 R 패키지는 로컬 LLM 실행의 핵심 조력자다. ollama 서버를 백그라운드로 실행하고, rollama나 ollamar를 통해 질문을 전송하면 로컬에서 AI가 작동한다.

• rollama

  • query(), chat() 함수로 간단히 질문

  • options(rollama_model = "llama3.2:3b")로 기본 모델 설정

• ollamar

  • generate(), resp_process()로 응답 받기

  • JSON 출력, 임베딩, 툴 호출 등 다양한 기능 지원

“클라우드 종속 없는 AI 활용: 민감한 데이터와 실험적 아이디어를 외부로 노출하지 않으면서도 AI의 생산성은 그대로”

🧪 4. 직접 만드는 나만의 AI R 챗봇

ollama 서버와 ellmer, shinychat 패키지를 조합하면, 개인용 R 챗봇도 구축할 수 있다. 아주 기본적인 샤이니 UI부터 드롭다운 모델 선택, 대화 로그 저장까지 확장 가능하다. 깃허브에 다양한 예제가 공개되어 있으니 이를 기반으로 커스터마이징이 가능하다.

✅ 결론: R + AI = 새로운 데이터 사이언스 워크플로우

생성형 AI는 단지 멋진 기술이 아니다. 특히 R 사용자에게는 반복적인 분석 작업의 자동화, 시각화 코드 생성, 함수 추천 및 문서 요약, 로컬 보안 기반의 민감 데이터 분석 등에서 실질적인 도움이 된다.

지금은 다양한 툴을 시도해보고 자신에게 맞는 도구를 정착시킬 때다. AI가 도와주는 R 프로그래밍은 단순한 속도 향상이 아니라, 보다 창의적이고 깊이 있는 데이터 탐색을 가능하게 한다.