LMArena 편집하기 (부분)

== 기술적 구현 ==

LMArena의 백엔드는 확장성과 성능을 고려하여 설계되었다. 주요 기술 스택은 Python 기반의 FastAPI 프레임워크를 사용하며, 데이터베이스로는 PostgreSQL을 채택했다. 모델 추론을 위해서는 각 제공업체의 API를 통합하는 어댑터 패턴을 사용한다:

<syntaxhighlight lang="python">
class ModelAdapter(ABC):
    @abstractmethod
    async def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> str:
        pass

class OpenAIAdapter(ModelAdapter):
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
    
    async def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> str:
        response = await self.client.chat.completions.create(
            model=kwargs.get('model', 'gpt-4-turbo'),
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=kwargs.get('temperature', 0.7),
            max_tokens=kwargs.get('max_tokens', 1000)
        )
        return response.choices[0].message.content
</syntaxhighlight>

프론트엔드는 React와 TypeScript를 사용하여 구현되었으며, 실시간 업데이트를 위해 WebSocket 연결을 활용한다. 사용자 인터페이스는 모바일 반응형으로 설계되어 다양한 디바이스에서 원활하게 작동한다.