Lingo.dev는 AI 기반 로컬라이제이션 엔지니어링 플랫폼입니다. 제품 팀이 LLM을 상태를 유지하는 번역 API로 전환해, 모든 언어의 앱, 문서, 콘텐츠에 일관되고 실서비스에 바로 적용할 수 있는 번역을 제공하도록 돕습니다.
컨텍스트와 로컬라이제이션 엔지니어링#
번역에 LLM을 활용하는 것은 이제 너무도 당연합니다. 어떤 팀이든 문자열을 모델에 보내면 번역 결과를 받아볼 수 있습니다. 하지만 번역을 완벽하게 만드는 요소는 두 가지입니다. 바로 컨텍스트와 로컬라이제이션 엔지니어링입니다.
컨텍스트란 문자열 자체를 넘어 모델이 알고 있어야 하는 정보입니다. 제품, 대상 사용자, 브랜드 보이스, 로캘별 관행이 여기에 포함됩니다. 이것이 없으면 모델은 추측합니다. 이것이 있으면 모델은 로컬라이즈합니다.
로컬라이제이션 엔지니어링은 그 컨텍스트를 재현 가능한 인프라로 구조화하는 작업입니다. 용어집 규칙, 격식 수준 설정, 문화적 조정 등을 담아 모든 로캘의 모든 번역에 일관되게 적용되도록 만듭니다.
둘 중 하나라도 빠지면 결과는 번역에 머뭅니다. 둘 다 갖춰져야 비로소 로컬라이제이션이 됩니다.
문제#
LLM 이전에 팀이 선택할 수 있는 방법은 두 가지뿐이었고, 둘 다 분명한 한계가 있었습니다.
기계 번역은 빨랐지만, 제품 컨텍스트를 이해하도록 설계된 방식은 아니었습니다. 팀은 모든 시장에서 신뢰를 깎아먹을 수 있다는 걸 알면서도 MT 결과물을 배포해야 했습니다.
수동 번역은 정확했지만 확장성은 투입량에 비례했습니다. 새로운 로캘이 추가될 때마다 언어 전문가에게 제품 용어, 브랜드 보이스, 도메인 개념을 다시 학습시켜야 했습니다. 42개 언어에서 1억+ 단어를 처리하며 확인한 결과, 로컬라이제이션 지연의 89%는 번역 자체가 아니라 팀 간 핸드오프에서 발생했습니다.
두 방식 모두 로컬라이제이션을 프로젝트 관리 워크플로로 봤습니다. Lingo.dev는 이를 엔지니어링 문제로 다룹니다.
무엇을 구축하게 되나요#
Lingo.dev에서 팀은 자신들만의 로컬라이제이션 엔진을 구축합니다. 각 엔진은 다음 요소로 구성됩니다.
로캘별 LLM 모델 - 각 언어 쌍에 가장 적합한 모델을 선택하고, 우선순위가 지정된 폴백까지 설정합니다.
브랜드 보이스 - 언어별로 제품이 어떤 톤으로 말할지 정의합니다. 독일어의 격식체 "Sie", 이탈리아어의 비격식체 "tu", 프랑스어의 공손한 "vous"처럼요.
용어집 - 소스 용어를 로캘별 정확한 번역에 매핑합니다. 유럽 시장에서는 "911"이 "112"로 바뀝니다. 제품명은 번역하지 않습니다.
지침 - 범용 모델이 놓치기 쉬운 언어 규칙을 인코딩합니다. 스페인어의 형용사 위치, 퍼센트 기호 앞 공백, 시장별 대명사의 격식 수준 등이 여기에 해당합니다.
품질 점수화 - GEMBA 점수, BERTScore, 용어집 준수 여부, 로캘별 검증기까지. 지속적이고 자동으로 이루어집니다.
그 결과, 팀은 자신들만의 고유한 인사이트와 선호도에 Lingo.dev의 언어 엔지니어링 연구 성과(2023년부터 지속)를 결합해, 직접 구사하지 못하는 언어까지도 첫날부터 예측 가능하게 글로벌 확장을 시작할 수 있습니다.
오픈 소스 개발자 도구#
Lingo.dev 오픈 소스 커뮤니티(GitHub 스타 5,100+)는 코드베이스를 로컬라이제이션 엔진에 연결하는 개발자 도구를 구축하고 있습니다.
- CLI - 명령줄에서 바로 번역합니다. 설치부터 첫 번역 빌드까지 4분이면 충분합니다.
- CI/CD - GitHub Actions, GitLab CI, Bitbucket Pipelines. 번역이 코드와 함께 배포됩니다.
- Compiler - 빌드 타임 i18n. 런타임 오버헤드도, 레이아웃 시프트도 없습니다.
- I18n MCP - Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 같은 AI 코딩 어시스턴트를 위한 로컬라이제이션 인식 기능.
