한빛미디어

솔직히 말하면, 요즘 AI 얘기 나오면 좀 피로감부터 든다.

파이썬, 랭체인, FastAPI… 다 좋은데, 스프링으로 서비스 만들어온 입장에서 “이걸 다시 다 갈아타야 하나?”라는 생각이 먼저 들기 때문이다.

그런데 이 책은 그 고민을 꽤 현실적으로 풀어준다.

스프링 개발자 기준에서 “AI를 어디에 붙일지”를 보여주는 책

이 책의 핵심은 AI를 설명하는 게 아니라, 기존 Spring 애플리케이션 안에 어떻게 자연스럽게 끼워 넣을지를 보여준다는 데 있다.

단순히

“LLM 호출은 이렇게 합니다”

이 수준이 아니라,

프롬프트를 어떻게 구성할지

사용자 입력을 어떻게 가공할지

상태를 어떻게 유지할지

필요하면 RAG로 어떻게 확장할지

이걸 전부 서비스 레이어 관점에서 풀어낸다.

그래서 읽다 보면 느낌이 이렇다.

“AI를 붙이는 게 아니라, 기존 서비스에 컴포넌트 하나 추가하는 느낌인데?”

이게 꽤 중요하다.

AI를 외부 API로 보는 순간 구조가 어색해지는데, 이 책은 그걸 Spring Bean처럼 다루게 만든다.

기술적으로 인상 깊었던 부분

1. ChatModel → Advisor → Tool → Agent 흐름

이 책은 구조를 단계적으로 쌓아 올린다.

ChatModel: 단순 호출

Advisor: 전/후처리

Tool Calling: 기능 확장

Agent: 판단 + 실행

이 흐름이 자연스럽게 이어지는데,

개발자 입장에서 보면 거의 기존 리팩토링 패턴이랑 닮아 있다.

특히 Advisor는 개인적으로 꽤 인상 깊었다.

“이거 인터셉터 + 전략 패턴 조합인데?”

로깅

세이프가드

메모리

이걸 Advisor로 끼워 넣는 구조는

실무 코드에 바로 적용 가능하다.

2. RAG 파트 (가장 실무적)

많이들 “PDF 넣으면 끝”이라고 생각하는데,

이 책은 그 환상을 바로 깨준다.

청크 사이즈

임베딩 방식

검색 전략

이걸 바꾸면 결과가 어떻게 달라지는지 직접 체감하게 만든다.

특히 벡터 유사도 점수까지 확인하면서 비교하는 부분은 좋았다.

“아… 이게 왜 답이 이렇게 나오는지 이제 설명이 되네”

RAG를 이론이 아니라 디버깅 가능한 영역으로 끌어내린 점이 장점이다.

3. MCP + Tool Calling (확장성 관점)

이 부분은 앞으로 중요해질 거다.

MCP → 외부 시스템 연결 표준

Tool Calling → AI가 코드 실행 선택

여기서 중요한 건,

“AI가 판단하고, Spring이 실행한다”

이 구조다.

즉,

AI = 의사결정 레이어

Spring = 실행 레이어

이렇게 분리된다.

이건 단순 기능 구현이 아니라

아키텍처 레벨 변화다.

아쉬운 점

Spring 경험 없으면 따라가기 쉽지 않다

일부 개념 설명은 압축되어 있어서 따로 찾아봐야 한다

IntelliJ 기준 환경 설명이 부족하다 (VS Code 기준)

그리고 솔직히 말하면,

AI 이론 자체를 깊게 다루는 책은 아니다.

대신 방향이 명확하다.

“이걸 어떻게 써먹을 건데?”

총평

이 책은 AI를 배우는 책이 아니라,

“Spring 개발자가 AI를 서비스에 붙이는 방법”을 배우는 책이다.

특히 이런 사람에게 맞는다:

스프링 기반으로 서비스 운영 중

AI 도입해야 하는데 어디부터 시작할지 막막함

파이썬으로 갈아타기 부담됨

개인적으로 남은 생각

읽고 나서 가장 크게 바뀐 건 이거다.

“AI는 별도 시스템이 아니라, 그냥 서비스 레이어 하나다.”

이 관점이 잡히니까,

채용 공고 추천

문서 요약 자동화

고객 응답 자동화

이런 게 전부

“구현 가능” 영역으로 내려왔다.

굳이 한 줄로 정리하면:

Spring 개발자가 AI 시대에 뒤처지지 않게 해주는 현실적인 입문서다.

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