[SpringAI_1편]계속 발전하는 Web! AI가 늘어나는 Web!

💡 Spring 개발자를 위한 새로운 AI 도구, Spring AI란?

최근 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 등장은 개발 생태계를 바꾸고 있습니다. 이제는 Spring Boot 기반 애플리케이션에서도 AI 기능을 쉽게 접목할 수 있는 시대가 되었죠. 바로 그 해답이 Spring AI입니다.
기존 Spring을 사용한 경험이 있는 경우에 쉽게 접목할 수 있도록 몇 편의 글로 작성해 보려고 합니다. 만약 Spring에 익숙치 않는 분들은 전반적인 Spring의 세계를 이해하고 Spring Boot 프로젝트 생성 방법과 구동 원리를 아주 간략한 예제를 통해서라도 이해하신 후 앞으로의 연재되는 글을 읽으시면 쉽게 이해할 수 있습니다. 

---

 

Spring Boot

 

Spring AI

 

🧠 Spring AI란?

Spring AI는 Spring Framework 생태계에서 AI 기능을 손쉽게 통합할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 단순한 라이브러리가 아니라, AI 엔지니어링을 위한 애플리케이션 프레임워크로서, Spring의 철학인 이식성(Portability)과 모듈식 설계(Modular Design)를 그대로 계승합니다.

🎯 쉽게 말해, Spring 개발자에게 친숙한 방식으로 ChatGPT, Hugging Face, 벡터 DB 등을 애플리케이션에 통합할 수 있게 도와주는 도구입니다.

---

🔍 어떤 문제를 해결할까?

기존 Spring Boot 프로젝트 개발에 AI를 접목하여 해결할 수 있는 문제들은 다양합니다. 대표적인 몇 가지 방법들을 정리합니다. 

 

기존 문제	Spring AI의 해결책
LLM마다 다른 API 명세로 인한 코드 복잡성	ChatClient, EmbeddingClient 등 통합 인터페이스 제공
길고 복잡한 프롬프트 문자열	PromptTemplate으로 템플릿 기반 관리
다양한 벡터 DB 연동 어려움	VectorStore 추상화로 표준 인터페이스 제공
Spring과 AI 간 통합의 어려움	Spring Boot 스타일의 자동 설정 및 의존성 관리 지원

---

🔧 핵심 기능 요약

1. LLM 통합 (ChatGPT 등)

• Spring AI는 다양한 LLM을 지원하여 챗봇, 문서 요약, 코드 생성 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

        - OpenAI (ChatGPT, GPT-4 등)

        - Azure OpenAI

        - Hugging Face

        - 기타 LLM API 제공업체

• application.yml 설정만 바꾸면 모델 교체 가능

spring:
  ai:
   openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}

 

 

@Service
public class SimpleChatService {
    private final ChatClient chatClient;

    @Autowired
    public SimpleChatService(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }

    public String ask(String prompt) {
        return chatClient.prompt().user(prompt).call().content();
    }
}

---

2. Prompt Engineering (프롬프트 템플릿)

프롬프트 작성이 어렵다구요? Spring AI는 프롬프트를 PromptTemplate으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

예시 템플릿 파일 (resources/prompts/summarize.st):

다음 문장을 요약해줘:
{{input}}

PromptTemplate template = new PromptTemplate("prompts/summarize.st");
String result = chatClient.prompt()
        .template(template)
        .param("input", "이 글은 Spring AI의 장점을 설명합니다.")
        .call()
        .content();

 

---

3. Vector DB 연동

RAG 기반 시스템에 필수인 벡터 검색 기능도 손쉽게 구현 가능합니다.

• 연동 가능한 DB: Pinecone, Chroma, Qdrant, Redis 등
• 추상 인터페이스: VectorStore 제공

@Autowired
private VectorStore vectorStore;

public void saveDocument(String content) {
    Embedding embedding = embeddingClient.embed(content);
    vectorStore.add(new Vector(content, embedding));
}

 

---

4. Spring Boot와 자연스럽게 통합

• familiar한 어노테이션: @Service, @Component 등
• auto-configuration 지원으로 설정 최소화
• 기존 프로젝트에 점진적으로 AI 기능 추가 가능

---

🚀 간단한 예제: Spring AI로 ChatGPT와 대화하기

@RestController
public class ChatController {

    private final SimpleChatService chatService;

    @Autowired
    public ChatController(SimpleChatService chatService) {
        this.chatService = chatService;
    }

    @GetMapping("/ai/simple")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatService.ask(message);
    }
}

 

💬 단 5줄로 ChatGPT 응답을 웹 API로 받을 수 있습니다. 복잡한 JSON 파싱, HTTP 요청 없이, Spring답게!

---

🌟 왜 Spring AI인가?

강정	설명
기존 기술과의 친화성	Spring Boot, Spring Security, Actuator 등과 연동
생산성 향상	설정만 하면 즉시 사용 가능
확장성	LLM 교체, 멀티모달 지원, 함수 호출(Function calling) 등 가능
유지보수 용이성	POJO 기반 구조, 모듈화된 설계

---

📚 다음 시리즈 미리 보기

현재 글인 1편은 전반적인 Spring AI에 대한 전반적인 이해를 돕기 위한 글이며 다음 글부터 실제 프로젝트 설정하는 방법부터 살펴볼 것입니다. 예상하는 다음 주제들입니다. 

 

편	주제
2편	Spring Boot 프로젝트에서 Spring AI 기본 설정 및 시작하기
3편	다양한 LLM(OpenAI, Azure 등) 연동 실습
4편	PromptTemplate으로 AI 응답 품질 높이기
5편	ChromaDB를 활용한 RAG 시스템 구현
6편	이미지 생성/음성 인식 등 멀티모달 기능 실습

---

Spring AI는 Spring Boot 개발자가 AI 기술을 쉽고 효율적으로 활용할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. LLM, 프롬프트 엔지니어링, 벡터 DB와의 통합을 지원하며, 기존의 Spring 애플리케이션에 AI 기능을 추가하는 것을 간단하게 만들어줍니다. 

Spring AI는 기존 Spring 개발자들이 새로운 흐름에 빠르게 적응하고, 더 나아가 AI 중심의 서비스를 구축할 수 있도록 돕는 든든한 도구입니다.

AI는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다.

 

👉 [다음 글 예고]

Spring AI 2편: 프로젝트 생성부터 웹에서 AI 응답 받기까지까지 진행합니다.