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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 자바
· ISBN : 9791169214230
· 쪽수 : 472쪽
· 출판일 : 2025-08-24
책 소개
Java 생태계에서 AI 기술을 통합하는 모든 과정을 담은 『이것이 Spring AI다』!
『이것이 자바다』로 수많은 독자에게 신뢰받은 저자가 이번에는 Spring AI를 소개한다. ChatGPT를 비롯한 생성형 AI가 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸고 있는 지금, Java 개발자들이 이 변화에 대응할 수 있도록 Spring AI 기술의 모든 것을 체계적으로 정리했다.
이 책은 Spring AI의 기초 개념부터 실전 애플리케이션 구축까지 단계별로 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 텍스트 대화와 프롬프트 엔지니어링부터 시작해서 음성 대화, 이미지 생성, 멀티모달 비전 처리까지 최신 AI 기술을 폭넓게 다룬다. 특히 RAG(검색 증강 생성), 벡터 저장소, 대화 기억, Tool Calling, MCP Server 구축 등 실제 AI 서비스 개발에 필수적인 고급 기능들을 실습 중심으로 상세히 설명한다.
모든 예제는 실제 동작하는 코드와 함께 제공되며, 개발 환경 구축부터 최종 서비스 구현까지 Spring AI를 활용한 AI 애플리케이션 개발의 전 과정을 완주할 수 있을 것이다.
▪ 생성형 AI의 자바 백엔드 실전 적용
▪ Spring 개발자의 AI 기술 도입 고민 해결
▪ 멀티모달부터 RAG까지 최신 AI 기능 Spring 구현
▶ 완벽 가이드 | '이것이 자바다' 저자가 제시하는 Spring AI 완벽 가이드!
이 책은 검증된 저자가 Spring 생태계에서 생성형 AI를 통합하는 전 과정을 체계적으로 다룬 실무서다. 단순한 API 사용법이 아니라 실제 서비스 구축에 필요한 핵심 기능들을 실습 중심으로 구성했다. Chat Model API부터 프롬프트 엔지니어링, 구조화된 출력까지 기본기를 탄탄히 익힌 후, 음성 대화와 이미지 생성 등 멀티모달 처리로 자연스럽게 확장해 나간다.
▶ 고급 기능 | RAG부터 MCP까지, 실전 AI 서비스에 필요한 고급 기능을 모두 다룬다!
벡터 저장소를 활용한 임베딩부터 대화 기억, 문서 검색 기반 RAG 구현까지 현업에서 바로 써먹을 수 있는 핵심 기술들을 단계별로 학습한다. 특히 Tool Calling과 MCP(Model Context Protocol) 기반 외부 시스템 연동은 이 책만의 차별화된 강점이다. 빠르게 변화하는 AI 기술 트렌드를 반영한 최신 내용으로 구성되어 있다.
▶ 친숙한 경험 | Java 개발자를 위한 친숙한 학습 경험을 제공한다!
'이것이' 시리즈 특유의 체계적인 구성과 풍부한 실습 예제로 AI 기술을 단계별로 학습할 수 있다. 각 장마다 실습용 UI와 예제 소스를 제공하며, 개발 환경 구축부터 실제 동작까지 상세히 안내한다.
▶ 실무 적용 | Java 생태계에서 AI 전환을 꿈꾸는 모든 개발자를 위한 완벽한 안내서!
Spring Boot 백엔드 개발자로서 LLM 서비스 통합을 고민하는 분, AI Agent 애플리케이션 개발을 기획 중인 분, 음성 대화 챗봇이나 멀티모달 서비스 구축을 원하는 분 모두에게 실질적 도움이 된다. 생성형 AI 시대의 Java 개발자에게 든든한 기술적 토대가 되어줄 것이다.
목차
Chapter 01 Spring AI 시작
1.1 AI 애플리케이션
1.2 AI 모델 분류
1.3 Spring AI 소개
1.4 Spring AI 개발 환경 구축
1.5 예제 소스 설치
1.6 Spring AI 프로젝트 생성
1.7 Spring AI 학습을 위한 UI 구성
Chapter 02 텍스트 대화
2.1 Chat Model API 042
2.2 Chat Model API 사용하기
2.3 ChatModel 스트리밍 응답
2.4 ChatClient 사용하기
Chapter 03 프롬프트 엔지니어링
3.1 프롬프트 템플릿
3.2 복수 메시지 추가
3.3 디폴트 메시지와 옵션
3.4 프롬프트 엔지니어링
3.5 제로-샷 프롬프트
3.6 퓨-샷 프롬프트
3.7 역할 부여 프롬프트
3.8 스텝-백 프롬프트
3.9 생각의 사슬 프롬프트
3.10 자기 일관성
Chapter 04 구조화된 출력
4.1 구조화된 출력 변환기
4.2 List
4.3 T로 변환 (BeanOutputConverter)
4.4 List
4.5 Map으로 변환 (MapOutputConverter)
4.6 시스템 메시지와 함께 사용
Chapter 05 음성 대화
5.1 음성 변환 기술
5.2 음성 변환해 보기
5.3 입력 음성 준비와 스트리밍 음성 재생
5.4 텍스트도 같이 출력되는 음성 대화
5.5 순수 음성 대화 구현 (방법1)
5.6 순수 음성 대화 구현 (방법2)
Chapter 06 비전 및 이미지 생성
6.1 비전과 멀티모달 LLM
6.2 Spring AI 멀티모달 지원
6.3 객체 탐지 및 상태 분석
6.4 비디오 프레임 분석
6.5 이미지 생성형 모델
6.6 OpenAI 이미지 생성형 모델
6.7 Spring AI 이미지 생성형 모델 지원
6.8 이미지 생성
6.9 이미지 편집
Chapter 07 모델 전·후처리 어드바이저
7.1 Advisor 소개
7.2 Spring AI Advisor API
7.3 Advisor 구현
7.4 Advisor 적용
7.5 공유 데이터 이용
7.6 내장 Advisor
7.7 로깅 Advisor
7.8 세이프가드 Advisor
Chapter 08 임베딩과 벡터 저장소
8.1 임베딩이란
8.2 벡터 저장소 설치
8.3 Spring AI Embedding Model API
8.4 OpenAI 임베딩 모델
8.5 텍스트 임베딩
8.6 VectorStore 인터페이스
8.7 Document 저장
8.8 Document 검색
8.9 Document 삭제
8.10 이미지 임베딩과 얼굴 인식
Chapter 09 대화 기억
9.1 대화 기억과 기억 저장소
9.2 대화 기억을 위한 Advisor
9.3 In-Memory 대화 기억
9.4 VectorStore 대화 기억
9.5 RDBMS 대화 기억
9.6 Cassandra 대화 기억
Chapter 10 문서 검색 기반 답변, RAG
10.1 RAG 이해하기
10.2 지식 기반 저장소와 ETL
10.3 ETL: Text, PDF, Word 파일
10.4 ETL: HTML, JSON
10.5 RAG: QuestionAnswerAdvisor
10.6 RAG: RetrievalAugmentationAdvisor
10.7 RAG: CompressionQueryTransformer 모듈
10.8 RAG: RewriteQueryTransformer 모듈
10.9 RAG: TranslationQueryTransformer 모듈
10.10 RAG: MultiQueryExpander 모듈
Chapter 11 도구 호출
11.1 도구 호출
11.2 도구 정의하기
11.3 프롬프트에 도구 정보 포함
11.4 추가 데이터 제공
11.5 도구에서 바로 응답
11.6 도구 예외 처리
11.7 이미지 분석 후 조치 도구
11.8 파일 관리 도구
11.9 인터넷 검색 도구
Chapter 12 MCP, 외부 도구
12.1 MCP란
12.2 MCP 통신 방식
12.3 STDIO 통신 방식 MCP Server
12.4 WebMVC 기반 SSE 통신 방식 MCP Server
12.5 WebFlux 기반 SSE 통신 방식 MCP Server
부록
A.1 OpenAI API key 생성 및 Credits 결제
A.2 Docker Desktop 설치
A.3 Vertex AI Gemini 모델 사용
A.4 온-프레미스 LLM 설치
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