개발 일상 | 백엔드 김승원의 실무 노트

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Spring AI로 LLM 애플리케이션 개발 - RAG부터 Function Calling까지

들어가며Spring 생태계에서 LLM 기반 애플리케이션을 구축하려면 각 AI 제공자의 SDK를 직접 다루거나, LangChain 같은 Python 프레임워크로 우회해야 했습니다. Spring AI는 이러한 격차를 해소하기 위해 등장한 공식 스프링 프로젝트로, ChatGPT, Claude, Ollama 등 다양한 AI 모델을 Google Gemma 4 완벽 정리 스프링 방식(추상화, DI, 자동 설정)으로 통합할 수 있게 해줍니다. 이번 글에서는 Spring AI의 핵심 개념을 살펴보고, RAG(Retrieval Augmented Generation), Function Calling, 벡터 DB 연동까지 실무에서 바로 활용할 수 있는 예제를 다루겠습니다.1. Spring AI 핵심 개념의존성 설정// bu..

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3~7년차 백엔드 개발자를 위한 실무 의사결정 노트. Spring/JPA/Kafka/아키텍처/AI 통합 등 현업에서 부딪힌 선택과 트레이드오프를 정리합니다.

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