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2026-03-28

Chat API, 프롬프트 엔지니어링, 구조화된 출력을 시작으로 음성·이미지·멀티모달 처리, RAG, Tool Calling, MCP Server 구축까지 실제 AI 서비스에 필요한 기술을 하나씩 완성해 나간다.
AI 서비스의 본질은 모델 그 자체가 아니라, 모델을 감싸고 있는 데이터 처리와 비즈니스 로직입니다.
이미(또는 아마도) 잘 알고 있는 Spring MVC, WebFlux 등을 이용하여 AI 서비스의 품질를 유지하고 확장하는 방안을 알려줍니다. Java 진영에서 LLM 기반 서비스를 고민하는 백엔드 개발자에게 추천하여 가장 익숙한 도구로 AI엔진을 하네스(Harness)하시길 바랍니다.