파이썬을 몰라도 AI 애플리케이션 개발에는 전혀 문제가 없다!

스프링 AI 프레임워크가 있으면 손에 익은 자바나 코틀린 같은 JVM 언어로 어떤 스프링 애플리케이션에도 LLM 기능을 통합할 수 있다. 검색 증강 생성(RAG)부터 AI 에이전트 시스템까지, 스프링 AI는 빠르고 강력하며 금세 익숙해지는 도구들을 제공한다.

베스트셀러 저자 크레이그 월즈의 책 《스프링 AI 인 액션》은 스프링 AI와 스프링 부트를 이용해서 자바로 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 제시한다. 간단한 “Hello AI World” 예제로 시작해 RAG, AI 에이전트, 도구 사용, 음성인식 및 음성합성, AI 관측성 등 정교한 기법으로 빠르게 나아간다.

저자의 이전 책들처럼 이 책도 결과를 만들어 내는 것을 무엇보다 강조하는 저자 특유의 실용적인 예제 중심 접근법을 따른다.

 

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

 

◎ 스프링 AI의 기초

◎ 텍스트 요약, 가상 어시스턴트 등 다양한 기능 구현

◎ RAG, 에이전트, 다중 모달 AI 등 주요 개념

◎ 대화 기억 능력

◎ AI 도구 사용

 

스프링 개발자를 위한 책으로, 생성형 AI 기술을 미리 알지 못해도 된다. 크레이그 월즈는 수석 엔지니어이자 스프링 엔지니어링 팀의 일원이며, 각종 콘퍼런스에서 자주 연사로 나선다. 그는 스프링 프레임워크 분야의 베스트셀러인 《스프링 인 액션》의 저자이기도 하다.

[목 차]

▣ 01장: 스프링 AI 시작하기

1.1 안녕, 스프링 AI!

__1.1.1 프로젝트 초기화

__1.1.2 프롬프트 제출

__1.1.3 테스트 작성

__1.1.4 예제 실행

1.2 모델의 선택

__1.2.1 오픈AI 모델을 위한 설정

__1.2.2 올라마를 이용한 로컬 모델 서빙

1.3 스프링 AI 기능 미리 살펴보기

요약

 

▣ 02장: 생성된 응답의 평가

2.1 유관한 답변 보장

2.2 사실 관계 정확성 테스트

2.3 실행 시점에서 자체 평가 적용

요약

 

▣ 03장: 생성을 위한 프롬프트 제출

3.1 프롬프트 템플릿 다루기

__3.1.1 프롬프트 템플릿 정의

__3.1.2 외부 자원에서 템플릿 가져오기

3.2 프롬프트에 맥락 정보 채우기

3.3 프롬프트 메시지 역할 구분

3.4 응답 생성에 영향 미치기

__3.4.1 채팅 옵션 지정

__3.4.2 응답 객체의 포매팅

__3.4.3 응답 스트리밍

3.5 응답 메타데이터 다루기

요약

 

▣ 04장: 문서와 대화하기

4.1 RAG의 이해

4.2 벡터 저장소 설정

4.3 문서 로딩 파이프라인

__4.3.1 문서 로딩 프로젝트의 초기화

__4.3.2 로딩 파이프라인의 정의

__4.3.3 파이프라인의 각 컴포넌트 작성

__4.3.4 파이프라인 실행

4.4 RAG 구현

__4.4.1 유사 문서 검색

__4.4.2 서비스 갱신

4.5 어드바이저를 이용한 RAG 구현

4.6 모듈형 RAG 적용

__4.6.1 사용자 쿼리 재작성

__4.6.2 사용자 쿼리 번역

__4.6.3 사용자 쿼리 확장

요약

 

▣ 05장: 대화 기억 능력 추가

5.1 AI에 기억 만들기

5.2 대화 기억 능력 추가

__5.2.1 메모리 내 대화 어드바이저 활성화

__5.2.2 대화 메모리용 프롬프트 조사

__5.2.3 대화 메모리 크기 설정

5.3 대화 ID 설정

5.4 영속적인 대화 기억 능력 활성화

__5.4.1 데이터베이스에 대화 메모리 저장

__5.4.2 벡터 저장소에 대화 메모리 저장

요약

 

▣ 06장: 도구 기반 생성 기능 추가

6.1 AI 도구 시작하기

__6.1.1 도구 사용 기능을 갖춘 애플리케이션 개발

__6.1.2 더 깊이 파고들기

6.2 도구 구현

__6.2.1 도구의 기반 작성

__6.2.2 도구 정의

__6.2.3 도구 작동

6.3 자바 함수를 도구로 사용

요약

 

▣ 07장: MCP 적용

7.1 MCP의 소개

7.2 MCP 클라이언트 다루기

7.3 나만의 MCP 서버 만들기

__7.3.1 서버 구축

__7.3.2 데이터베이스 설정

__7.3.3 MCP 서버 도구 작성

__7.3.4 MCP 서버 조사

__7.3.5 클라이언트 애플리케이션에서 서버 사용하기

7.4 HTTP+SSE 전송 다루기

__7.4.1 MCP 서버에서 HTTP+SSE 설정

__7.4.2 MCP 서버 조사

__7.4.3 HTTP+SSE 서버에 연결하는 MCP 클라이언트

7.5 프롬프트 및 자원 노출

__7.5.1 프롬프트와 자원을 노출하는 빈 정의

__7.5.2 애너테이션을 이용한 프롬프트 및 자원 정의

요약

 

▣ 08장: 음성과 이미지 생성

8.1 음성 다루기

__8.1.1 음성 전사(받아쓰기)

__8.1.2 텍스트로 음성 생성하기

__8.1.3 오디오를 직접 입력하고 출력하는 방법

8.2 이미지에 관한 질문에 답하기

8.3 이미지 생성

__8.3.1 이미지 옵션 지정

요약

 

▣ 09장: AI 연산의 관측과 추적

9.1 액추에이터 지표 활성화

__9.1.1 벡터 저장소 연산들

__9.1.2 AI 모델과의 상호작용 조사

__9.1.3 토큰 사용량 집계

__9.1.4 ChatClient와 어드바이저 연산 관측

9.2 프로메테우스에서 지표 보기

9.3 AI 대시보드 만들기

9.4 AI 연산의 추적

요약

 

▣ 10장: 생성형 AI의 보호

10.1 RAG 문서 접근 제어

__10.1.1 프리미엄 콘텐츠 지정

__10.1.2 보드게임 버디에 보안 기능 추가

__10.1.3 프리미엄 콘텐츠 필터링

__10.1.4 사용자별 대화 메모리 적용

__10.1.5 예제 실행

10.2 도구 보안

10.3 적대적 프롬프팅 대응

__10.3.1 민감한 단어가 포함된 프롬프트 차단

__10.3.2 프롬프트 유출 방지

10.4 사용자 입력 모더레이션

요약

 

▣ 11장: 생성형 AI 패턴 적용

11.1 콘텐츠 요약

11.2 메시지 번역

__11.2.1 간단한 번역기 만들기

__11.2.2 게임 규칙 답변의 번역

11.3 감성 분석

요약

 

▣ 12장: 에이전트 도입

12.1 에이전트의 이해

12.2 에이전트형 작업흐름과 패턴 구현

__12.2.1 프롬프트 연쇄

__12.2.2 작업 라우팅

__12.2.3 병렬화 적용

12.3 스스로 계획하는 에이전트형 솔루션

__12.3.1 임바벨 프로젝트 초기화

__12.3.2 에이전트 클래스 정의

__12.3.3 게임 규칙을 가져오는 에이전트 동작

__12.3.4 규칙서 파일명을 가져오는 동작

__12.3.5 게임명을 가져오는 동작 메서드

__12.3.6 임바벨 셸을 통한 에이전트 실행

__12.3.7 MCP를 통한 에이전트 접근

요약