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RAG 시스템에서 문서 기반 응답을 구성하려면 다양한 문서 포맷을 파싱하고 의미 있는 단위로 분할하는 청크 전략이 핵심입니다. Spring AI의 문서 처리 컴포넌트 사용법과 실전에서 적용 가능한 Text Chunking 기법을 정리합니다. 문서를 넣으면 “LLM이 알아서 다 한다”? 많은 개발자들이 이렇게 생각합니다. “PDF나 HTML을 넣으면 GPT가 알아서 문서를 읽고 답해주겠지.” 그러나 실제로는 그렇지 않습니다.LLM은 길고 복잡한 문서를 한 번에 잘라내서 던져주면 오히려 문맥을 잃고 무의미한 답을 할 확률이 높습니다. 따라서 문서를 LLM이 이해할 수 있는 단위로 잘게 쪼개는 작업,즉 Text Chunking 전략이 RAG 시스템의 응답 품질을 좌우합니다. Spring AI의 문서 처리 ..

Spring AI에서 Chroma Vector DB를 연동해 RAG 시스템을 구성하는 방법을 실습 중심으로 소개합니다. 문서 인덱싱, 벡터 저장, 유사도 기반 검색, LLM 응답까지의 전체 파이프라인을 구성합니다. 이전 글에서 우리는 RAG의 구조와 Vector Store의 역할에 대해 분석했습니다.이번 글에서는 그 개념을 실제 코드로 구현해보는 단계입니다.Spring AI가 제공하는 Chroma 연동 기능을 활용해 문서를 벡터로 저장하고,유사 문서를 검색한 뒤 LLM에 전달하는 전 과정을 구현해보겠습니다.개발 환경 준비Java 17+Spring Boot 3.2.xSpring AI 0.8.0Chroma (로컬 실행)OpenAI 또는 Hugging Face API 키1. 의존성 추가Chroma와 Embed..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식과 LLM을 결합해 보다 정확한 응답을 생성하는 대표적인 아키텍처입니다. 본 글에서는 RAG의 개념과 핵심 요소인 Vector Store의 구조와 역할, Spring AI에서의 구현 방식을 심층적으로 분석합니다. RAG, 이제 선택이 아닌 기본 전략이 되다 LLM을 활용한 서비스에서 자주 나오는 요구사항이 있습니다. “GPT에게 우리 회사 메뉴얼을 학습시켜야 합니다.”“PDF 문서를 기반으로 답을 해줬으면 해요.”“특정 용어는 우리 업계 기준에 맞게 설명되었으면 좋겠어요.” 이런 요구는 단순한 텍스트 생성만으로는 충족되지 않습니다.바로 이때 등장하는 전략이 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**입니..

Spring AI를 통해 OpenAI GPT API를 Spring Boot 애플리케이션에 연동하는 방법을 소개합니다. 프로젝트 설정, 프롬프트 구성, 결과 출력까지 실습 중심으로 설명합니다. 이전 글에서 Spring AI의 모듈 구조와 계층 설계를 살펴봤습니다. 이번 글에서는 그 구조를 실제로 적용해보는 시간을 갖겠습니다.Spring Boot 애플리케이션에 OpenAI GPT 모델을 연동하고, 사용자의 입력을 받아 텍스트를 생성하는 과정을 실습 중심으로 정리했습니다. 1. 의존성 설정 프로젝트에 OpenAI Starter를 추가합니다. 현재 Spring AI는 Maven Central에 공개되어 있으며, 버전은 0.8.0 기준입니다. Maven org.springframework.ai sprin..

Spring AI는 OpenAI, Hugging Face, Chroma 등 다양한 AI 서비스를 선언적으로 연동할 수 있도록 돕는 Spring 기반 프레임워크입니다. 본 글에서는 프로젝트 구조와 주요 모듈 역할을 중심으로, Spring AI의 구성 원리를 소개합니다. AI 기능을 애플리케이션에 녹여내기 위해 Spring AI를 도입하려 할 때, 가장 먼저 부딪히는 질문은 이것입니다. “Spring AI는 정확히 어떤 구조로 구성돼 있고, 어떤 모듈을 어떻게 의존해야 하지?” 이 질문은 단순히 설정을 어떻게 하느냐를 넘어,AI 기능을 어떻게 확장할 수 있는가,어떤 모듈이 어떤 기능을 담당하는가,그리고내가 사용하는 LLM과 Vector DB는 어떤 식으로 연동되는가를 이해하는 데 매우 중요합니다. 이번 글..

Spring AI는 OpenAI, Hugging Face, Mistral 등 다양한 LLM을 Spring 개발 환경에서 통합할 수 있는 AI 프레임워크입니다. 본 글에서는 Spring AI의 등장 배경과 핵심 가치, 그리고 왜 지금 Java 생태계에서 AI가 중요한지를 분석합니다. AI 기술의 진보는 개발자의 일상 언어로까지 파고들고 있습니다. 특히 OpenAI, Anthropic, Hugging Face와 같은 LLM API들이 강력한 텍스트 생성, 요약, 추론 기능을 제공하면서, 우리는 ‘AI 기능을 애플리케이션에 녹이는 일’에 익숙해지고 있죠. 하지만 Spring 개발자에게 AI는 여전히 먼 이야기처럼 느껴졌습니다. 대부분의 AI 튜토리얼은 Python 기반이고, 프론트엔드에서는 JS 기반 라이브..