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.

ragChatbot은 개발자 중심의 프레임워크로, 검색 보강 생성 챗봇의 제작을 간소화하도록 설계되었습니다. LangChain 파이프라인과 OpenAI 또는 기타 LLM API를 결합하여 사용자 지정 문서 코퍼스에 대한 질의 처리를 수행합니다. 사용자는 PDF, DOCX, TXT 형식의 파일을 업로드하고, 텍스트를 자동으로 추출하며, 인기 모델을 사용하여 임베딩을 생성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 FAISS, Chroma, Pinecone과 같은 다수의 벡터 저장소를 지원하여 효율적인 유사성 검색이 가능합니다. 다중 턴 대화를 지원하는 대화형 메모리 계층과 프롬프트 템플릿 및 검색 전략을 커스터마이징할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 간단한 CLI 또는 웹 인터페이스를 통해 데이터를 인제스트, 검색 매개변수 구성, 컨텍스트 기반의 정확하고 관련성 높은 사용자 질문 답변을 위한 채팅 서버를 실행할 수 있습니다.

본질적으로, 고급 RAG는 개발자에게 RAG 워크플로우를 구현할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 프레임워크는 문서 인제스천, 청크 전략, 임베딩 생성, 벡터 저장소 지속성 및 LLM 호출을 위한 플러그인 가능한 구성 요소를 갖추고 있습니다. 이러한 모듈성은 사용자가 임베딩 백엔드(OpenAI, HuggingFace 등)와 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone, Milvus)를 조합하여 사용할 수 있게 합니다. 고급 RAG에는 배치 유틸리티, 캐싱 계층, 정밀도/리콜 평가 스크립트도 포함되어 있습니다. 일반적인 RAG 패턴을 추상화하여, 보일러플레이트 코드를 줄이고 실험 속도를 높이며, 지식 기반 챗봇, 엔터프라이즈 검색, 대규모 문서 군집의 동적 요약 등에 적합합니다.