Spring AI는 Spring Boot용 확장으로, 언어 모델 호출, 챗봇 구축, 임베딩 생성, 검색 보강 생성 조정을 위한 통합 추상화를 제공합니다. 반응형 및 명령형 API, 원활한 구성, OpenAI 및 Vertex AI와 같은 여러 공급자 지원을 통해 익숙한 Spring 생태계 내에서 AI 기반 서비스 개발을 가속화합니다.
Spring AI는 Spring Boot용 확장으로, 언어 모델 호출, 챗봇 구축, 임베딩 생성, 검색 보강 생성 조정을 위한 통합 추상화를 제공합니다. 반응형 및 명령형 API, 원활한 구성, OpenAI 및 Vertex AI와 같은 여러 공급자 지원을 통해 익숙한 Spring 생태계 내에서 AI 기반 서비스 개발을 가속화합니다.
Spring AI는 Java 및 Spring Boot 애플리케이션이 언어 모델 및 AI 서비스와 상호 작용할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 채팅 완료, 텍스트 완료, 임베딩 및 함수 호출을 위한 표준화된 클라이언트 인터페이스를 갖추고 있습니다. 개발자는 공급자를 쉽게 구성하고, 프롬프트를 사용자 정의하며, 결과를 반응형으로 스트리밍하고, 검색 보강 파이프라인에 연결할 수 있습니다. 내장된 모델 추상화, 오류 처리, 메트릭 지원으로 Spring AI는 엔터프라이즈급 애플리케이션에서 고급 AI 에이전트 및 대화 경험 구축, 테스트, 배포를 단순화합니다.
Spring AI을 사용할 사람은?
Java 백엔드 개발자
Spring Boot 엔지니어
엔터프라이즈 아키텍트
AI 솔루션 아키텍트
Spring AI 사용 방법은?
1단계: Maven 또는 Gradle 빌드 파일에 Spring AI 종속성을 추가하세요.
2단계: application.yml 또는 application.properties에 AI 모델 자격 증명과 공급자 설정을 구성하세요.
3단계: 서비스 클래스에 AiClient 또는 ChatCompletionClient 빈을 주입하세요.
4단계: prompt 템플릿과 함께 client.chat() 또는 client.complete() 메서드를 사용하여 모델을 호출하세요.
5단계: 응답을 처리하고, 필요시 결과를 반응형으로 스트리밍하며, 출력물을 애플리케이션 흐름에 통합하세요.
6단계: 벡터 저장소와 검색 구성요소를 연결하여 맥락 강화를 위한 검색 보강 생성을 구성하세요.
플랫폼
mac
windows
linux
Spring AI의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
여러 공급자용 통합 AiClient 추상화
채팅 및 텍스트 완료 API
임베딩 생성 및 검색 보강 파이프라인
함수 호출 지원
반응형 및 명령형 프로그래밍 모델
공급자 자동 구성 및 폴백
메트릭 및 계측 통합
장점
Spring 생태계에서 개발 생산성 향상
일관된 AI 공급자 API
AI 상호작용 테스트 및 모킹 용이
반응형 비차단 지원으로 확장
엔터프라이즈 수준 구성 및 보안 지원
Spring AI의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
웹 서비스에 통합된 대화형 챗봇
검색 보강 생성 기반의 지식 베이스 Q&A
자동 요약 및 번역 파이프라인
동적 콘텐츠 생성 및 코드 지원 도구
감정 분석 및 분류 워크플로우
Spring AI의 장점과 단점
장점
에이전트, 지식 그래프, 벡터 데이터베이스를 포함한 다양한 AI 기술과 기능을 통합.
현대 기술 스택 환경에서 설정 및 실행을 위한 명확한 지침을 제공하는 오픈 소스.
다양한 데이터베이스 및 API와의 확장성을 지원하여 배포 유연성을 제공.
이미지 이해 및 함수 호출 지원과 같은 고급 기능 포함.
단점
직접적인 가격 정보가 제공되지 않아 배포 지원을 위한 맞춤형 협약이 필요할 수 있음.
여러 의존성 및 구성이 있어 설정 및 운영에 상당한 기술 전문 지식이 필요할 수 있음.
즉시 사용 가능한 애플리케이션이나 사용자 친화적인 인터페이스에 대한 언급이 없으며, 주로 개발자 중심 도구 세트임.