최근 AI와 LLM 기술이 빠르게 발전하면서, 이 분야에 대한 학습의 필요성을 절감하고 있었습니다. 
그러던 중, 제가 주력으로 사용하는 Java 와 Spring 기반의 "이것이 Spring AI다" 책이 출간되었다는 소식을 듣고 큰 기대감을 안고 책을 선택하여 읽어보게 되었습니다.

대부분의 AI 관련 기술 서적은 Python 언어를 기반으로 하고 있어, 자바 개발자로서 AI를 학습하는 데 일종의 진입 장벽이 있었던 것이 사실입니다. 그러나 이 책은 Spring 프레임워크를 활용해 AI 기술을 구현하고 학습할 수 있도록 구성되어, 저와 같은 Java 개발자들에게는 가뭄의 단비와도 같다고 느껴졌습니다. 아마 Spring 기반의 AI 책 중 처음이자 유일하다고 생각됩니다.  "이것이 Spring AI다" 책의 가장 큰 강점은 익숙한 스프링 부트(Spring Boot) 환경에서 생성형 AI, RAG(문서 검색 기반 답변), MCP(모델 전후처리) 서버, 텍스트/음성 대화, 대화 기억 등 최신 AI 기술을 직접 실습해 볼 수 있다는 점입니다.

이 책은 총 12개의 Chapter 와 부록으로 구성되어 있습니다.
Chapter 1~6: 스프링 AI의 기본 개념부터 시작해 텍스트 대화, 프롬프트 엔지니어링, 음성 및 이미지 생성 등 AI의 핵심 기능을 다룹니다. 특히 프롬프트 엔지니어링은 AI의 응답 품질을 결정하는 중요한 기술이므로, 이 부분을 스프링 환경에서 직접 다뤄볼 수 있다는 점이 인상 깊었습니다. Python 언어의 해당 기술과 Spring 기반의 차이점을 학습할 수 있어서 좋았던 부분이었습니다. 
Chapter 7~12: 심화 과정입니다.  모델 전후처리 어드바이저, 임베딩과 벡터 저장소, 대화 기억 등 반복적인 AI 상호작용을 효율적으로 관리하는 방법을 배울 수 있습니다. 특히 최근 AI 기술의 핵심으로 떠오른 RAG와 MCP를 스프링 부트 환경에서 구현하는 과정은 매우 유익했습니다.
부록: 실습을 위한 준비 과정에 초점을 맞췄습니다. Open AI API 키 생성 및 결제 방법,  Docker Desktop설치, Vertex AI Gemini 모델 사용, 온-프레미스 LLM 설치 등 실무에 바로 적용할 수 있는 유용한 정보들이 담겨 있습니다. 
각 챕터는 예제 코드를 중심으로 구성되어 있어, 이론에 그치지 않고 직접 코드를 작성하며 AI 기능을 단계적으로 구현해 볼 수 있습니다. 또한, 코드에 대한 상세한 설명과 함께 참고 정보, 그림, 표 등을 활용하여 복잡한 개념도 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. Spring 기반의 AI 를 소스코드 중심으로 자세히 설명하고 있어서 굉장히 좋았습니다.

"이것이 Spring AI다"는 스프링 또는 스프링 부트에 대한 기본적인 지식을 갖춘 개발자에게 가장 적합한 책입니다. Gradle, Lombok, properties, 그리고 스프링 부트의 전반적인 구조를 이해하고 있다면 책의 내용을 훨씬 더 수월하게 학습할 수 있습니다.
만약 Spring 학습이 선행되어야 한다면, "이것이 스프링 부트가 with 자바" 책을 먼저 읽어보는 것도 좋은 방법입니다. 관련 책도 추천합니다.

결론적으로, 이 책은 AI 기술을 자신의 주력 언어인 JAVA로 흡수하고 싶은 Spring 개발자에게 최고의 선택이 될 것입니다. AI 기술을 활용하여 자신의 역량을 한 단계 끌어올리고 싶다면, "이것이 Spring AI다" 책을 통해 익숙한 환경에서 새로운 기술을 익히는 값진 경험을 해보시길 바랍니다. 이 책을 통해 Spring AI를 심도 있게 학습하고, AI 기술을 업무에 적용해 보면 좋을 것 같습니다. 추천합니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."
 

  한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

이것이 Spring AI다(한빛미디어, 2025)

책 소개

저자 : 신용권

제목 : 이것이 Spring AI다

출판사 : 한빛미디어

출간 연도 : 2025.08. 

페이지 : 472쪽

이것이 Spring AI다 - 예스24

생성형 AI 시대의 Java 개발자를 위한 완벽한 가이드! Java 생태계에서 AI 기술을 통합하는 모든 과정을 담은 『이것이 Spring AI다』!『이것이 자바다』로 수많은 독자에게 신뢰받은 저자가 이번에는

www.yes24.com

https://www.yes24.com/product/goods/151976296

Spring AI는 AI 엔지니어링을 위한 애플리케이션 프레임워크로, 이식성과 모듈형 설계와 같은 Spring 생태계의 설계 원칙을 AI 영역에 적용하고, 애플리케이션을 구성하는 기본 단위로 POJO(Plain Old Java Object)를 활용하도록 촉진하는 것을 목표로 한다.(Spring AI Docs 中)

LLM을 java 생태계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트인 Spring AI를, 신용권 저자와 함께 알아가보자.

(저자는 '이것이 자바다'(한빛미디어,2024) '혼자 공부하는 자바'(한빛미디어,2024)를 출간한 JAVA 전문가이다.)

이미지 출처 : https://spring.io/projects/spring-ai

Spring AI

Spring AI is an application framework for AI engineering. Its goal is to apply to the AI domain Spring ecosystem design principles such as portability and modular design and promote using POJOs as the building blocks of an application to the AI domain. At

spring.io

https://spring.io/projects/spring-ai

책은 총 12개의 챕터로 구성되어 있다.

Chapter 01 Spring AI 시작
Chapter 02 텍스트 대화
Chapter 03 프롬프트 엔지니어링
Chapter 04 구조화된 출력
Chapter 05 음성 대화
Chapter 06 비전 및 이미지 생성
Chapter 07 모델 전·후처리 어드바이저
Chapter 08 임베딩과 벡터 저장소
Chapter 09 대화 기억
Chapter 10 문서 검색 기반 답변, RAG
Chapter 11 도구 호출
Chapter 12 MCP, 외부 도구

Spring AI 개발 환경 구축부터 시작하는 책은 VS CODE를 기준으로 진행 된다. Chat Model API 사용 예제를 시작으로 프롬프트 엔지니어링의 다양한 예시들(제로-샷 프롬프트, 퓨-샷 프롬프트 등)을 1~3장에 걸처 설명한다.

4장에서는 LLM 출력을 다양한 형식으로 변환 하는 방법을 안내하는데, List<String>과 T 객체, Map<string, object> 객체로 변환 하는 코드 실습을 통해 다양한 변환기 별 특징(구현체를 사용하는 방법 / 저수준&고수준)을 학습 할 수 있게 안내한다.

특히 챕터 5. 음성 대화 파트는 STT(Speech-To-Text)와 TTS(Text-To-Speech) 모델 실습을,

챕터 9. 대화 기억 파트는 In-Memory / VectorStore / RDBMS / Cassandra 대화 기억 실습을 통해 기억저장소 활용법을 안내한다.

책의 후반부인 챕터 10에서는 RAG와 ETL을, 마지막인 챕터 12에서는 MCP를 다루며 다양한 생성형 AI 사용법을 안내한다.

Spring은 자바 개발자, 특히 자바 백엔드 개발자들이 필수로 사용하는 프레임워크로 이 책은 Spring AI를 통해 AI 기술을 자바에서 활용할 수 있도록 안내한다. VS Code로 실습하는 12개 챕터를 통해 실무 프로젝트에 Spring AI를 적용할 수 있도록 안내하는 '이것이 Spring AI다'를 자바 개발자 그리고 Spring AI에 관심있는 모든 분께 추천한다.

  한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

이 책에서 말하고 있는 생성형 AI는 갑자기 어느순간부터 우리의 삶에 나타나 이제는 모두가 일상적으로 사용하고 있다. 챗봇, 음성비서, 이미지 생성, 자동 문서 작성 등 점점 확장되고 있는 AI의 활용 영역의 중심에는 대규모 언어모델 (LLM)이라는 강력한 기술이 있다. 이 책은 이러한 기술을 Spring 기반의 실전 어플리케이션에 통합하고자 하는 개발자들을 위해 쓰였다고 하니 JAVA를 사용할 줄 알고, LLM에 관심 있는 독자들이라면 AI 트렌드를 따라가기 위해 한번씩 읽어보기를 추천하는 책이다.

​Spring AI는 LLM을 JAVA 생테계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트로서, Spring Boot의 친숙한 프로그래밍 모델을 유지하면서도 LLM과의 상호작용, 프롬프트 구성, 스트리밍 응답 처리, 백터 저장소 연동, 도구 호출과 같은 복잡한 기능들을 손쉽게 구현할 수 있도록 도와준다.

​이 책은 텍스트, 음성, 이미지 등 멀티모달 처리를 어떻게 구성할 수 있는지와 LLM이 생성한 응답을 구조화 하는 방법이다. 그리고 RAG, 도구 호출, 대화 기억 등 실제 서비스 구축에 필요한 고급 기능들의 적용과 MCP 기반 아키텍처를 통해 LLM과 외부 시스템을 유연하게 연결하려는 전략에 초점을 맞추고 있다.

이 책의 추천 독자들은 Spring Boot 기반의 백엔드 개발자로서, LLM을 서비스에 통합하고자 하는 사람, RAG나 도구 호출과 같은 고급 기능을 자바 어플리케이션에 구현하고 싶은 사람, AI Agent 애플리케이션 개발을 기획 중이거나 음성 대화가 가능한 챗봇 또는 로봇을 개발하려는 사람이다.

책 내부를 좀 살펴보면, 한빛미디어답게 책이 컬러풀하고 코드 정리가 깔끔해서 보기 좋으며, 예제 코드와 해설이 잘 포함되어 있어 이론만이 아닌 실제로 따라해보면서 익히기 좋게끔 책이 구성되어 있다. 주의해야할 점도 중간중간에 적어두었으니 꼭 유의해서 실습하는것이 좋다.

나는 자바가 주언어가 아니라서 읽으면서 따라가는데 조금 시간이 걸렸다. 그렇기에 Spring 프레임워크에 익숙한 사람이 Python이 아닌 JAVA로 AI개발을 하고 싶다는 니즈가 있다면, 이 책을 적극 권장해보고 싶다. 기본 환경 설정부터 프로젝트 생성, API 활용, 프롬프트 엔지니어링까지 실습 중심으로 진행하기 때문에 적당한 베이스만 있다면 크게 무리 없이 이 책을 독파할 수 있을 것이라 생각된다.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다

러닝 커브가 낮아 스프링 관용구(빈·설정·프로파일)만 알면 Spring AI와 OpenAI/Gemini 연동을 곧바로 적용할 수 있다. RAG·Tool Calling·MCP Server를 토큰/비용·보안 키·배포 등 프로덕션 관점에서 다뤄 실서비스 탑재까지 연결해 주고, 새로운 프레임워크 없이 기존 레이어드 아키텍처에 자연스럽게 녹여 팀 도입과 코드 표준화가 쉽다. 벡터 저장소 선택, 파이프라인 구성, 에러 핸들링/테스트 등 운영 단계의 결정 포인트도 짚어줘 시간 대비 효율이 높다. 결론적으로, 스프링 생태계에서 생성형 AI를 안전하고 빠르게 팀 단위로 도입하려는 자바 개발자와 조직에 추천한다.

스프링은 문제 없이 AI를 잘 지원한다!!

2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 발표한 후, 생성형 AI는 LLM, GPTs, RAG, AI 에이전트, MCP, 바이브코딩까지 개발의 패러다임을 송두리째 바꿔놓았다. 언어 중에서는 파이썬이 가장 인기 있는 언어였다. 파이썬 중심의 AI 툴킷(LangChain, LlamaIndex)이 인기를 끌고, Node.js 기반의 React가 프론트엔드를 이끌었다. 자바 진영에서는 2023년 프로젝트를 발족하였고, 2024년 기능 확장과 생태계 정비가 이루어졌다. 그리고 2025년 5월 1.0.0 버전이 정식으로 릴리스되었고, 2025년 9월 1.0.2 안정성 패치까지 이루어졌다.

[선수 지식]

- 생성형 AI, LLM 기초 지식

- AI 애플리케이션 개념

- Java, Spring, SpringBoot 기초 지식

[추천 독자]

- 자바를 기반으로 생성형 AI를 활용하여 제품을 만들고 싶은 개발자

- Spring Boot 기반의 백엔드로 RAG, AI Agent, 멀티 모달 서비스를 만들고 싶은 개발자

- 자바 기반의 MCP를 기획하고 있는 개발자

[키워드]

#SpringAI #스프링 #Spring #Java #ChatModel #ChatClient #프롬프트엔지니어링 #제로샷프롬프트 #퓨샷프롬프트 #자기일관성 #구조화된출력 #텍스트대화 #음성대화 #이미지생성 #이미지편집 #객체탐지 #비디오프레임분석 #어드바이저 #임베딩 #벡터자장소 #대화기억 #RAG #생성형AI #도구호출 #OpenAI #Docker #VertexAI #Gemini #Ollama

[특징]

- Java21, VS Code, Gradle, SpringBoot 3.4.x, Spring AI 1.0.0 기반의 개발 환경

- 텍스트 대화부터 프롬프트 엔지니어링, 멀티 모달(음성, 이미지 처리), 대화 기억, RAG(로더, 벡터저장소, 유사도 검색), 도구 호출, MCP까지 자바(Spring)로 구현하는 AI 애플리케이션 완벽 가이드

- Open AI, Gemini, Ollama, PostgreSQL(PGVector) 사용법 안내

- 4.8G 상당의 실전 예제 코드 제공

- 저자님의 Q&A 카페 운영

[책의 구성]

이 책은 전체 12개 장과 부록으로 구성되어 있다.

Chapter 01 "Spring AI 시작"에서는 일반적인 AI 애플리케이션의 개념을 설명한 후, Spring AI를 LangChain과 비교하여 기능을 설명한다. 그리고 예제 소스 구동을 위한 VS Code, Spring Boot, Gradle 환경 구축 방법을 캡처를 통해 상세히 알려주고, 예제 소스의 구성을 설명한다.

Chapter 02 "텍스트 대화"에서는 AI 애플리케이션의 대표격인 대화형 챗봇 예제를 실습한다.

<Chapter 02 텍스트 대화 - 2.1 Chat Model API, p046~p047>

Chapter 03 "프롬프트 엔지니어링"에서는 프롬프트 템플릿을 사용하여 제로샷, 퓨샷, 역할 부여, 스텝백, 생각의 사슬, 자기 일관성 등 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 예제로 설명한다.

<Chapter 03 프롬프트 엔지니어링 - 3.10 자기 일관성, p092~p093>

Chapter 04 "구조화된 출력"에서는 LLM의 출력 결과를 List, 객체, List, Map 등으로 변환하는 예제를 실습한다.

Chapter 05 "음성 대화"에서는 음성 모델을 활용하여 STT(음성을 텍스트로 변환), TTS(텍스트를 음성으로 변환) 기술을 실습한다.

Chapter 06 "비전 및 이미지 생성"에서는 멀티모달 LLM을 활용하여 객체 탐지, 이미지 분석, 이미지 생성, 이미지 편집 등의 예제를 실습한다.

Chapter 07 "모델 전·후처리 어드바이저"에서는 모델 전처리, 후처리를 효과적으로 지원하는 어드바이저의 개념을 소개한 후, 내장 어드바이저를 사용하는 방법을 설명한다.

<Chapter 07 모델 전·후처리 어드바이저 - 7.6 내장 Advisor, p210~p211>

Chapter 08 "임베딩과 벡터 저장소"에서는 생성형 AI의 핵심 개념인 임베딩에 관해 설명하고, 벡터 저장소(PGVector)를 도커로 설치한 후 OpenAI의 임베딩 모델로 텍스트와 이미지를 임베딩하여 벡터 저장소에 저장한 후 조회하는 예제를 실습한다.

Chapter 09 "대화 기억"에서는 멀티턴을 지원하기 위한 기술을 설명한 후, 메모리, 벡터 저장소, RDBMS, 카산드라를 활용하여 대화 기억을 저장하는 실습을 진행한다.

Chapter 10 "문서 검색 기반 답변, RAG"에서는 RAG 개념과 함께 데이터(텍스트, PDF, Word)에서 텍스트를 추출한 후 어드바이저를 사용하여 검색어 확장 및 재작성, 번역, 다중 쿼리를 적용하는 예제를 실습한다.

<Chapter 10 문서 검색 기반 답변, RAG - 10.2 지식 기반 저장소와 ETL, p294~p295>

Chapter 11 "도구 호출"에서는 LLM이 사용자 도구를 호출하는 과정을 설명한 후, 이미지 분석, 파일 관리, 인터넷 검색 도구를 생성하여 LLM이 호출하는 예제를 실습한다.

Chapter 12 "MCP, 외부 도구"에서는 MCP의 개념을 설명한 후, STDIO, SSE 통신 방법으로 MCP Server를 생성하는 예제를 실습한다.

<Chapter 12 MCP, 외부 도구 - 12.1 MCP란, p392~p393>

"부록"에서는 OpenAI API key 발급과 Docker Desktop 설치 방법, 구글의 Vertex AI Gemini 모델을 사용하는 방법, 온-프레미스 LLM을 위한 Ollama 설치 방법을 캡처로 상세히 설명한다.



[소감]

파이썬 AI 애플리케이션을 공부한 경험으로 비추어 볼 때, Spring AI는 다른 언어보다 정식버전의 지원이 늦었지만 텍스트 대화부터 멀티모달(음성, 비전), RAG, Tool Calling, MCP까지 AI 애플리케이션을 개발할 때 필요한 필수 기능과 고급 기능까지 완벽하게 지원한다는 것을 알게 되었다. 특히 Spring AI는 기존의 Spring Data, Spring Boot와 일관성 있고 추상화된 API를 제공함으로써, 자바 개발자도 파이썬처럼 쉽게 AI 기능을 개발할 수 있을 것이다. 이렇게 제공된 추상화된 API를 사용하여 앞으로 다양한 벤더사가 지원된다면 자바의 AI 생태계도 머지않아 폭발적으로 확장될 것으로 예상된다. 필수 기능과 고급 기능의 설명은 물론, 실무적인 예제 코드로 구성된 "이것이 Spring AI다"는 많은 자바 개발자들에게 든든한 길잡이가 될 것이다.

[추천]

대한민국의 많은 프로젝트가 Spring, Spring Boot로 개발되어 있는 것을 알고 있다. 기존 서비스에 AI 기능을 탑재하거나 백엔드로 자바를 사용하는 모든 자바 개발자에게 이 책이 좋은 출발점이 될 것이다. 이 책을 모두 읽을 즈음, 앞으로 추가되거나 개발할 AI 애플리케이션에 대한 인사이트도 함께 얻게 될 것이다.



"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

지난 몇 년 간 소프트웨어 산업은 ‘코드의 세계’에서 ‘문맥의 세계’로 급격히 이동하고 있다. 기계가 단순한 명령을 실행하는 단계를 넘어서, 사람의 언어를 이해하고, 의도를 추론하며, 창조적인 응답을 구성해내는 시대가 본격적으로 열렸다. 이러한 변화의 중심에 생성형 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 있다. 이 기술은 단순한 유행을 넘어, 개발 방식 자체를 근본적으로 재정의하고 있다. 그러나 이 거대한 변화 속에서 수많은 자바 개발자들은 묘한 위기감과 함께 갈피를 잡지 못하고 있다. 자바는 여전히 백엔드 시스템의 주요 축을 담당하며, 엔터프라이즈 환경에서는 절대적인 신뢰를 받는 언어다. 하지만 생성형 AI 기술의 구현과 실험이 파이썬 중심으로 이루어지고, OpenAI, LangChain, LlamaIndex 같은 도구들이 자바 생태계와는 거리를 두고 발전하는 상황에서 자바 개발자들은 일종의 ‘기술적 소외’를 경험하게 된다. 이런 맥락에서 이것이 Spring AI다는 단순한 기술서가 아니다. 이 책은 생성형 AI 기술이 자바 생태계에 본격적으로 편입될 수 있도록 가교 역할을 하며, Spring 개발자들이 기술 전환기에 겪는 혼란과 불확실성에 구조화된 해답을 제시한다. 이 책은 자바 백엔드 개발자의 언어로 설명되며, 자바 생태계의 흐름 안에서 생성형 AI를 온전히 구현할 수 있도록 안내한다는 점에서 특별하다. 그 어떤 AI 책보다 실용적이고, 어떤 자바 책보다도 미래지향적인 이 책은 기술의 경계에서 방향을 잃고 있는 많은 개발자에게 등불이 될 수 있다. 개발자의 정체성은 언어에 의해 정의되기도 하지만, 시대를 읽는 감각과 설계의 역량으로 결정되기도 한다. 『이것이 Spring AI다』는 그러한 감각을 다시 세우고, 생성형 AI의 세계 속에서 자바 개발자가 어떻게 의미 있는 존재로 자리매김할 수 있는지를 실질적으로 보여주는 로드맵이다. 이 서평은 그 여정을 따라가며, 이 책이 가진 구조적 강점과 기술적 통찰을 분석하고, 향후 자바 개발자들이 AI 시대에 어떻게 대비해야 할지를 함께 고민하는 데 초점을 맞춘다.

Spring 프레임워크는 자바 기반 애플리케이션 개발을 위한 가장 보편적이고 강력한 생태계다. 특히 Spring Boot는 복잡한 설정을 단순화하고, RESTful API 설계, 데이터베이스 연동, 보안 구성 등을 효율적으로 수행할 수 있게 해주며, 현대적인 백엔드 아키텍처의 표준으로 자리잡았다. 하지만 이러한 장점은 동시에 한계로 작용할 수 있다. 전통적인 아키텍처에 최적화되어 있는 만큼, 최근 급부상한 생성형 AI와 같은 비정형 데이터 기반 기술과의 통합에 있어 구조적 전환이 필요하기 때문이다.

생성형 AI의 통합은 단순히 HTTP 요청을 통해 OpenAI API를 호출하는 것으로 끝나지 않는다. LLM 기반 서비스는 사용자의 입력을 이해하고, 그에 맞는 출력을 생성하며, 필요에 따라 외부 정보를 검색하거나 연산을 수행하는 일련의 ‘에이전트 로직’을 요구한다. 이 과정은 흔히 비동기 처리, 상태 관리, 사용자 컨텍스트 유지 등과 맞물리게 되며, 전통적인 요청-응답 기반 MVC 패턴에 머물러 있는 시스템에는 다소 낯설 수 있다. Spring 생태계는 이러한 요구에 점진적으로 적응하고 있다. 특히 WebFlux 기반의 리액티브 프로그래밍 도입, Spring Cloud를 통한 분산 서비스 구성, 그리고 최근 Spring AI 프로젝트를 통한 AI 모델 통합 기능 확장이 그것이다. 하지만 이 모든 기술적 진보에도 불구하고, 생성형 AI를 실무에 접목하고자 하는 개발자에게는 여전히 ‘통합의 기술’이 요구된다. 단순한 도구 사용이 아니라, 새로운 설계 방식, 응답 흐름 구성, 보안과 개인정보 보호를 고려한 시스템 설계가 필요하다.

이것이 Spring AI다는 이러한 요구를 정확히 인식하고, 자바 개발자가 이해할 수 있는 언어와 구조로 AI 기술을 도입하는 방법을 제시한다. 예를 들어, 단순한 프롬프트 요청이 아닌 구조화된 출력 설계, 사용자의 대화를 기억하며 흐름을 이어가는 컨텍스트 관리, 벡터 DB를 활용한 문서 검색 기반 응답 시스템 등의 내용을 단계적으로 설명하며, AI 기술을 단순한 ‘추가 기능’이 아니라 핵심 로직으로 끌어올리는 방법을 체계적으로 다룬다. 더 나아가, Spring의 특징인 계층화된 서비스 구조(Service Layer Architecture)와 AOP 기반 로직 분리를 활용하여, 생성형 AI 응답 처리 흐름을 명확하게 관리할 수 있는 방법도 제시된다. 즉, 이 책은 단순한 기술 통합이 아니라 Spring 생태계 내에서의 기술적 패턴 변화를 안내하며, 개발자 스스로가 기존 시스템 구조를 어떻게 확장해나가야 할지를 성찰하게 만든다. 이는 단순히 'Spring으로 AI도 가능하다'는 가능성의 제시를 넘어, 'Spring으로도 충분히 고도화된 AI 서비스를 설계할 수 있다'는 확신을 제공한다. 그리고 그러한 자신감을 뒷받침하는 것이 이 책의 핵심 구조이자 가치다.

생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 개념은 이제 개발자에게 낯설지 않다. ChatGPT의 폭발적 확산 이후, 자연어 처리를 넘어 코딩, 요약, 분류, 분석 등 다양한 분야에서 LLM이 활용될 수 있다는 인식이 빠르게 퍼지고 있다. 그러나 개념적 이해와 실제 적용 사이에는 깊은 간극이 존재한다. 단순히 프롬프트를 작성하고, 모델이 생성한 텍스트를 확인하는 데서 그치는 경우가 대부분이며, 이를 실질적인 서비스로 발전시키는 데 있어 막막함을 느끼는 개발자들이 적지 않다. 실무 환경에서는 단순히 LLM이 어떤 출력을 내는가보다는, 그것이 어떤 맥락에서, 어떤 기준으로, 어떻게 결합되어 동작할 수 있는가가 훨씬 중요하다. 예를 들어, 사용자의 질문이 정확히 무엇을 요구하는지를 판단하고, 필요한 정보를 검색하거나 외부 API를 호출하여 추가 데이터를 확보하고, 그 결과를 다시 정제된 형태로 사용자에게 제공해야 한다. 이는 단순한 '텍스트 생성'을 넘어선 복합적 시스템 아키텍처 설계를 요구하는 일이다.

생성형 AI의 실무 적용을 어렵게 만드는 주요 요인은 다음과 같다. 첫째, 비결정성이다. LLM은 입력에 따라 다양한 응답을 생성할 수 있으며, 이는 전통적인 개발에서 흔히 요구되는 ‘일관된 출력’이라는 기대와 충돌한다. 특히 금융, 의료, 공공 분야에서는 이러한 불확실성이 리스크로 작용할 수 있다. 둘째, 모델 외부 정보와의 연계 부족이다. 대부분의 언어 모델은 사전 학습된 지식에 기반해 응답을 생성하며, 실시간 정보, 도메인 데이터, 사용자 맥락과의 연결이 자연스럽게 이루어지지 않는다. 이 문제를 해결하기 위한 방식으로 RAG, Tool Calling, Agent 등 다양한 기법이 제시되었지만, 실제 구현은 복잡하고 기술적 진입 장벽이 높다. 셋째, 운영환경과의 괴리다. 실습 단계에서 돌려보는 LLM 예제는 데스크탑에서 쉽게 구현 가능하지만, 이를 실제 마이크로서비스 아키텍처나 CI/CD 파이프라인, 보안 정책 하에 배포하는 것은 전혀 다른 문제다. 특히 자바 기반 백엔드 환경에서는 이를 위한 라이브러리나 레퍼런스가 부족했던 것이 현실이다.

이것이 Spring AI다는 이러한 실무 적용의 벽을 인식하고, 개념과 구현 사이의 다리를 놓는 데 집중한다. LLM이 무엇인지, 프롬프트 엔지니어링은 어떻게 하는지, 구조화된 출력은 왜 필요한지를 설명하는 데서 그치지 않고, 이를 어떻게 Spring 환경에서 안정적으로 구현하고 서비스화할 수 있는지를 상세히 안내한다.

이 과정에서 특히 유용한 것은 이 책의 ‘실습 지향적 구성’이다. 개념적인 설명이 끝나면 바로 UI 예제와 코드 구현으로 연결되며, 각 파트가 독립적으로 실행 가능하게 설계되어 있어 특정 기능만 발췌해 학습하거나 실무 적용이 가능하다. 예컨대, 챗 모델 API의 사용에서 시작해, 프롬프트 설계와 출력 포맷 조정, 그리고 멀티모달 확장까지 자연스럽게 이어지는 구조는 학습자에게 '전체 그림'을 제공하면서도 각 단계에서 필요한 실전 감각을 기를 수 있게 해준다.

궁극적으로 이 책은 생성형 AI의 가능성을 단순히 ‘기대’에 머무르게 하지 않고, ‘적용 가능한 기술’로 전환하는 데 필요한 학습, 설계, 구현의 3단계 구조를 체계화해준다. 이 점이야말로 단순한 기술서와 이 책을 구분 짓는 가장 핵심적인 차별성이다.

한빛미디어 도서 서평단 - 나는리뷰어다 2025

“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

AI를 만들때 Python 기반으로 프로토타입을 만듭니다. ​ 비교적 공개된 자료와 라이브러리가 편리하기 때문입니다. ​ 하지만 모델의 변화가 크게 변화지 않거나 사내에서 백엔드 서버가 JVM 계열인 서버면 Spring AI를 검토하게 되는데요. ​ 최근 대대적 업데이트와 성능면에서도 좋은 평가를 받고 있습니다. ​ 다만 관련된 책과 자료는 쉽게 찾기 힘듭니다. ​ 이 문제를 해결해준 책이 나왔는데요. 이것이 자바 책을 쓴 신용권 개발자가 이것이 Spring AI다를 썼습니다. ​ 이 책은 최신 AI 기술을 Spring 생태계 통합하는 방법을 알려주는데요. ​ 자세히 알아보도록 하겠습니다.

1) spring ai 무엇인가

Spring AI는 Spring 개발자들이 익숙한 환경에서 AI 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 만든 도구입니다. 복잡한 AI 모델을 호출할 때도 간단한 설정과 코드만으로 처리할 수 있게 도와주는 역할을 하는데요. 스프링 부트 3.4.x 버젼 이상 부터 지원을 합니다. ​ 또한 Spring AI 내부 구현 방식은 기존의 랭체인과 조금 다르지만 유사한 기능을 제공 해줍니다. OpenAI, Hugging Face 등 다양한 LLM을 자동으로 구성하고 엔터프라이즈 환경에 적합한 여러 벡터 저장소 연동을 지원합니다.

2) MCP 란?

MCP는 애플리케이션과 다양한 외부 도구를 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다. MCP에서는 외부 도구를 MCP Server라고 부릅니다. 내부 도구는 자바로 구성해야하지만 외부 도구의 경우에는 다양한 언어로 가능합니다. 즉 MCP Protocol 통해서 대화면되면 되는 것이죠. ​ 이로써 MCP는 USB-C 포트와 유사하다고 이것이 Spring AI다 책은 알려줍니다. USB 포트가 컴퓨터에 다양한 주변 장치를 연결하는 표준화된 방법을 제공하는 것처럼 MCP 애플리케이션에 다양한 MCP Server를 연결하는 표준화된 방법이 비슷한 것이죠.

ps.

이것이 Spring AI다 책은 스프링 기반으로 백엔드 개발을 해본 개발자들이 생성형 AI 기능을 자연스럽게 통합 할 수 있는데요. 스프링 AI를 활용해 텍스트와 이미지 생성 뿐만 아니라 음성처리와 문서 기반 질의 응답에 관련된 예제가 자세히 적어져 있어 실무에 도입하는 분들에게 길라잡이가 될 것으로 보입니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

이번에 리뷰할 서적은 한빛미디어에서 출판된 『이것이 Spring AI다』입니다.
책의 전체 흐름은 Spring Boot 개발자가 AI 기능을 손쉽게 스프링 애플리케이션에 통합할 수 있도록 돕는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
단순 API 호출 수준을 넘어서 프롬프트 엔지니어링, 대화 메모리, 벡터 스토어, RAG, 도구 호출까지 실제 서비스 구축에 필요한 요소들을 단계적으로 다룹니다.

* Chapter 01 Spring AI 시작

- AI 애플리케이션의 개념부터 OpenAI·Vertex AI와 같은 모델 분류까지 개괄.
- Spring AI 프레임워크 소개 및 개발 환경 설정, 예제 소스 설치와 프로젝트 생성 가이드.
- UI 구성으로 학습 흐름을 빠르게 체험할 수 있게 돕는다.

AI 개발 입문서치고는 설치와 실행 과정이 잘 정리되어 있어 스프링 경험자라면 부담 없이 환경을 세팅할 수 있고
특히 Spring Boot 개발자에게 기존 프로젝트에 AI를 통합하기 위한 사전 준비를 정확히 알려줍니다.

* Chapter 02 텍스트 대화

- Chat Model API의 사용법과 스트리밍 응답 처리, `ChatClient` 활용을 통해 대화형 애플리케이션 구현.

API 호출을 직접 다뤄 보며 “Spring AI가 단순한 래퍼가 아니라 스프링스럽게 추상화된 AI SDK”라는 점을 체감하게 되고, 실습 위주로 구성돼 있어 초반 몰입도가 높습니다.

* Chapter 03 프롬프트 엔지니어링

- 프롬프트 템플릿, 복수 메시지, 제로샷·퓨샷·역할부여 등 최신 프롬프트 패턴을 상세하게 실습.
- 스텝백, 생각의 사슬(CoT), 자기 일관성 같은 고급 기법까지 소개.

프롬프트 설계는 실제 서비스 품질을 좌우하는 핵심인데, 이 장은 AI 모델의 한계를 극복하는 구체적 패턴을 코드와 함께 보여줘 실무적으로 매우 유용합니다.

* Chapter 04 구조화된 출력

- List/Map/BeanOutputConverter 등을 통해 모델 응답을 JSON·리스트·자바 객체로 변환.
- 시스템 메시지를 조합해 안정적 데이터 구조를 확보.

AI 결과를 백엔드 시스템과 통합하려면 정형 데이터 변환이 필수인데, 이 장은 “AI 답변 → 비즈니스 로직”으로 연결하는 실무형 브리지 역할을 합니다.

* Chapter 05 음성 대화

- 음성 입력/출력, 스트리밍 재생, 순수 음성 대화 구현을 단계별로 실습.
- TTS·STT 흐름을 스프링 프로젝트 안에서 완결.

대화형 챗봇을 음성까지 확장할 때 바로 적용 가능한 코드가 제공됩니다. 다만 초보자는 오디오 장치 설정에서 다소 어려움을 겪을 수 있습니다.

* Chapter 06 비전 및 이미지 생성

- 이미지 분석, 객체 탐지, 비디오 프레임 분석, 이미지 생성/편집까지 폭넓게 다룸.
- OpenAI·Spring AI 이미지 생성 모델 비교.

멀티모달 LLM을 실무에 접목하려는 개발자에게 실질적인 출발점이 될 수 있고, 단순 이미지 생성뿐 아니라 상태 분석까지 포함해 깊이가 있는 챕터였습니다.

* Chapter 07 모델 전·후처리 어드바이저

- Advisor API로 입력/출력 전처리, 로깅, 세이프가드 구현.

AI 서비스 운영 단계에서 필요한 감싸기(Wrapper) 전략을 체계적으로 설명합니다. 특히 안전성 검증(Guardrail) 설계가 돋보입니다.

* Chapter 08 임베딩과 벡터 저장소

- 텍스트/이미지 임베딩 생성 및 VectorStore 저장, 검색, 삭제 구현.
- OpenAI Embedding API와 Spring AI 통합.

RAG를 위한 기본기(Embedding+VectorStore)를 확실히 다질 수 있고, Pinecone, Milvus 등 외부 스토어와도 쉽게 연동 가능 합니다.

* Chapter 09 대화 기억

- In-Memory, VectorStore, RDBMS, Cassandra 기반의 대화 기록 저장.

대화형 AI의 컨텍스트 유지를 위해 필수적인 패턴으로 RDBMS 적용 예제는 기존 스프링 개발자에게 특히 반가운 부분이라 생각됩니다.

* Chapter 10 문서 검색 기반 답변 (RAG)

- 텍스트·PDF·Word·HTML 파일을 ETL로 가공 후 RAG로 검색/응답.
- 다양한 Transformer 모듈(압축·재작성·번역 등) 실습.

이 책의 하이라이트로 기업 데이터 기반 챗봇 구축의 핵심 로직을 그대로 담고 있어 서비스로 바로 이어지는 가치가 크다 생각됩니다.

* Chapter 11 도구 호출

- 프롬프트에 도구 정의를 포함시켜 외부 API·파일 관리·검색 등을 모델이 직접 호출.

ChatGPT의 Function Calling과 유사한 기능을 스프링스럽게 구현하고, AI가 능동적으로 행동하는 서비스로 확장할 때 필수적인 내용을 다루고 있습니다.

* Chapter 12 MCP, 외부 도구

- MCP 표준과 STDIO·SSE 방식 서버 구축.

아직 생소한 개념을 예제와 함께 설명해 향후 AI Agent 개발을 준비할 수 있습니다.

* 총평

『이것이 Spring AI다』는 단순한 API 튜토리얼을 넘어 AI 서비스 전주기(입력-모델-출력-저장-검색-도구 호출)를 스프링 환경에서 완성하는 방법을 안내합니다.
특히 주니어 백엔드 개발자나 스프링 부트 개발 경험자는 책의 흐름을 그대로 따라가며 실무 서비스 프로토타입을 완성할 수 있습니다.

장점:
  - 모든 기능을 Spring Boot 프로젝트 안에서 단계적으로 실습
  - 프롬프트 엔지니어링, 벡터 DB, RAG 등 최신 AI 서비스 핵심 기술 포괄
  - 예제 코드가 풍부하고 바로 실행 가능

아쉬운 점:
  - 일부 고급 기능(음성·비전)은 초보자에게 장벽이 있을 수 있음
  - 벡터 저장소 선택이나 모델 비용 관리 등 운영 팁은 상대적으로 짧음

* 추천 대상

- 스프링 부트 기반 AI 서비스를 빠르게 구축하려는 개발자
- RAG, 벡터 DB, 도구 호출을 실제 코드로 배우고 싶은 사람
- OpenAI, Gemini 등 멀티모달 모델을 백엔드에 통합하려는 엔지니어

최근에 많은 분야에서 AI를 활용하여 개발하고 있는 상황에서 스프링 개발자가 AI 시대를 준비할 때, 가장 빠르고 실무 친화적인 로드맵을 제공하는 책입니다.

※ 한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

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이 책은 Srping 기반의 AI의 기능을 사용하는 방법에 대해 공부해볼 수 있는 책이다.

이미지 생성, 자동 문서 작성과 코드 지원, 챗본 등 AI의 기능이 나날이 발전하면서 이러한 AI의 기능이 다양한 영역에서 사용되고 있다.

특히 나의 경우에는 실무에서도 이 기능을 통해 업무의 효율성을 높이고 있고, 실무 외에도 일상생활에서도 다양한 기능을 활용하고 있다.

이런 기능들이 Spring AI를 통해서도 사용할 수 있다고 알고 있지만 이 책을 통해 어떤 기능을 제공하고 어떻게 사용하는지 익힐 수 있었다.

Spring AI는 LLM을 자바 기반으로 통합하기 위한 Spring 프로젝트로 Spring Boot의 프로그래밍 기법을 사용하면서 프롬프트 구성이나 스트리밍 응답, 도구 호출 등의 복잡한 기능을 쉽게 구현할 수 있도록 해준다.

특히 이 책에서 다루는 내용은 텍스트와 이미지, 음성을 어떻게 처리하고 LLM이 생성한 응답을 구조화하면서 실제 서비스를 구축하기 위한 고급 기능과 함께 MCP 기반의 아키텍처를 통해 LLM과 외부 시스템함께 사용하기 위한 전략들을 다룬다.

또한 각 내용들에 대한 예제코드도 함께 쓰여져 있어서 설명 내용들을 예제코드를 직접 작성하면서 기능을 이해할 수 있었다.

총 12챕터로 구성된 이 책은 Spring AI를 사용하기 위해서 반드시 알아야하는 핵심 내용을 기반으로 기능을 사용하기 위해 반드시 해야 하는 개발 환경 구성과 함께 프로제트를 생성하는 방법, API를 활용하는 기능까지의 전반적인 Spring AI를 사용하기 위한 핵심 내용으로 구성되어있다.

첫번째 챕터는 이러한 환경 구성을 다루고 이후 챕터들에서는 Chat Model 기반의 텍스트 대화 기능의 사용과 프롬프트 템플릿을 기반으로 한번은 사용해보았을 프롬프트 기능을 실제로 개발하기 위한 메시지와 옵션 정보들을 소개하면서 고도화할 수 있도록 다루고 이러한 AI의 기능의 출력을 구조화하기 위한 방법을 다룬다.

이후에는 음성과 이미지를 AI를 통해서 분석하기 위해 API를 사용하는 방법과 함께 Spring 애플리케이션과 LLM의 상호작용을 통해 LLM에게 전달되는 프롬프트를 강화하고 이런 응답을 변환하는 유연한 방법인 Advisor 기능을 통해 동기와 비동기 방식의 호출을 하기 위한 API 인터페이스 기능도 이해할 수 있다.

텍스트와 이미지와 같은 데이터를 벡터로 변환하여 유사한 정보를 찾는 임베딩 기능을 통해 유사 정보를 찾기 위한 AI의 기능을 이해할 수 있고 대화한 내용을 기억하기 위한 여러 기억 장소를 다루는 방법과 함께 문서 검색 기반의 답변 처리와 함께 LLM이 애플리케이션 내/외부의 API와 상호작용함으로써 기능을 확장할 수 있는 도구 호출 기능을 통해 애플리케이션이 보유한 도구 목록을 LLM에게 노출하여 필요에 따라 이 도구를 호출할 수 있어 모델이 사전에 학습하지 못한 정보를 실시간으로 조회하고 외부 조치를 자동으로 실행할 수 있게 하는 원리도 다룬다.

마지막 챕터에서는 애플리케이션과 다양한 외부 도구를 연결하는 표준 방법으로 애플리케이션 외부에서 제공되는 도구인 MCP의 통신 방식을 그림과 설명을 통해서 이해할 수 있고 이를 Spring AI에서 어떻게 사용할 수 있는지도 다른 챕터들처럼 코드로 설명하고 있다.

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이 책은 다양한 AI의 기능을 이해할 수 있게 하고 이를 Spring AI 통해 어떻게 프로그래밍할 수 있는지 실제로 실무에서 가장 많이 사용할 수 있는 기능들에 대해서 다루고 있어 아직 Spring AI를 사용해보지 못한 분들에게 빠르게 익힐 수 있도록 해준다.

무엇보다 나는 AI의 기술에 대한 핵심 이해도 다루고 이러한 AI의 기술의 원리도 이해할 수 있었기 때문에 더더욱 유익했다.

나와 같이 Spring AI의 이해도를 높이기 위한 분들에게 추천한다.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

책을 신청한 이유

저는 취업 전에 Spring AI에 여러 번 컨트리뷰션을 했고, 대학교 졸업 프로젝트에서도 Spring AI를 활용해 상을 받은 경험이 있습니다. 또 한국 스프링 사용자 모임에서 카카오 현직자분의 Spring AI 발표를 직접 들은 적도 있고, 최근에는 공식 문서를 번역해서 블로그에 올리기도 했습니다. 이런 경험들이 있어서, 이번에 국내에서 처음으로 Spring AI 관련 책이 출간된다는 소식을 듣자마자 꼭 읽어보고 싶다는 생각이 들었습니다.

목차

목차는 다음과 같이 구성되어 있습니다.

• Spring AI 시작
• 텍스트 대화
• 프롬프트 엔지니어링
• 구조화된 출력
• 음성 대화
• 비전 및 이미지 생성
• 모델 전•후처리 어드바이저
• 임베딩과 벡터 저장소
• 대화 기억
• 문서 검색 기반 답변, RAG
• 도구 호출
• MCP, 외부 도구
• 부록

실습을 통한 설명

<이것이 Spring AI다>는 실제 ChatGPT와 유사한 웹 LLM 서비스를 만들어보면서 각 개념을 설명하는 방식으로 이루어져 있습니다. 실제 ChatGPT를 이용하면서 "이 기능은 어떻게 만들어볼 수 있는 것일까?"를 고민하신 적이 있으실 텐데요, 예시로 "Chapter 06. 비전 및 이미지 생성" 파트에서는 아래처럼 실제 코드를 적용했을 때의 모습을 미리 보여줍니다.

주석과 함께 작성된 코드 제공

보통 코드가 들어있는 책들의 경우, 주석이 충분하지 않아 이해하는 데 어려움이 있는 경우가 있습니다. 그에 비해 <이것이 Spring AI다>에서는 각 코드마다 그 의미를 담은 주석을 함께 제공하고 있어 이해하는 데 도움을 주고 있습니다. 예시로 "Chapter 08. 임베딩과 벡터 저장소"에서는 얼굴 인식에 대한 코드가 제공되는데, 이때 주석을 통해 흐름을 쉽게 이해하실 수 있습니다.

충실한 학습 자료

저자 분이 <이것이 자바다>로 유명하신 신용권 님이시다 보니, 예제 소스 말고도 독자 QnA 채널을 통해 Spring AI에 대한 질의응답을 추가로 할 수 있다는 것도 특징입니다. 나름 신생 기술이라 Spring AI에 대해 궁금증이 있음에도 국내에서는 질의응답을 얻기 어려웠는데, 카페를 통해 질의응답을 할 수 있다는 것은 좋은 점 같습니다.

<이것이 Spring AI다>는 예제 소스와 독자 QnA 채널을 아래 링크에 열어두었습니다.

• 예제소스
• 독자 QnA

총평 / 추천 대상

ChatGPT, Claude, Gemini, Grok 등 다양한 LLM 서비스가 보편화되면서, 이제 서비스에 AI 기능을 탑재하는 일은 과거보다 훨씬 수월해졌습니다. 그러나 실제 현장에서는 채팅 호출이나 이미지 질의처럼 단순한 기능에 그치는 경우가 많습니다.

<이것이 Spring AI다>는 이러한 상황에서 Spring AI의 핵심을 이해하고 원리를 체계적으로 익힐 수 있도록 돕는 책입니다. 2025년 9월 기준 Spring AI 공식 문서의 주요 내용을 충실히 반영하고 있으며, 예제를 직접 구현하는 과정을 통해 독자가 자연스럽게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

특히 ChatModel, OutputConverter와 같은 기본 기능은 물론, ETL이나 도구 호출처럼 다소 생소할 수 있는 주제까지 다루고 있어 Spring AI가 앞으로 발전을 거듭하더라도 기본을 이해하고 응용할 수 있는 튼튼한 기반을 제공합니다.

따라서 <이것이 Spring AI다>는 사이드 프로젝트로 LLM을 결합한 서비스를 만들어보고 싶거나, 경쟁력 있는 AI 활용 역량을 쌓고자 하는 개발자에게 든든한 길잡이가 될 것입니다.

Etc

추가 학습 자료

Spring AI 메인테이너 중 한 분이신 Christian Tzolov 께서 Spring AI로 AI 애플리케이션을 만드는 방법에 관해 발표하신 적이 있습니다. Spring AI를 추가적으로 더 공부하고 싶으신 분들은 해당 영상을 참고하시면 좋을 것 같습니다.

또한, 제가 Spring AI를 알 수 있도록 해 주신 Dan Vega의 영상도 퀄리티가 좋으니 함께 보시면 좋을 것 같습니다.

Kotlin 지원

책에서는 아무래도 공식 문서도 자바 기반으로 되어 있기 때문에 빠른 이해를 위해 자바로 예시 프로젝트를 작성해 주셨지만, Spring AI는 코틀린으로도 개발이 가능합니다. 이 점을 참고하시면 코틀린 스프링을 사용하시는 분들도 LLM 서비스를 만드실 수 있습니다!

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

리뷰: 《이것이 Spring AI다》

Spring Boot와 같은 자바 생태계에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을까 고민하는 개발자라면, 《이것이 Spring AI다》는 꽤 든든한 가이드가 될 만한 책입니다. 단순히 OpenAI API를 호출하는 수준을 넘어서, Spring 환경에 AI 모델을 자연스럽게 통합하는 방법을 체계적으로 안내합니다.

1. 입문에서 확장까지 – 단계적 구성

책은 AI 모델의 기본 개념과 Chat Model API 사용법에서 시작합니다. 이어서 프롬프트 엔지니어링, 구조화된 출력과 같은 기초를 다지며, 음성 대화·이미지 생성 같은 멀티모달 기능까지 확장합니다. 목차만 봐도 “기본기 → 응용 → 실전”의 흐름이 명확하게 잡혀 있어, 순차적으로 학습하기에 적합합니다.

2. 실무 친화적 – RAG와 Tool Calling까지

이 책이 돋보이는 부분은 실무 적용성입니다.

• 임베딩과 벡터 저장소 → 검색 가능한 지식 기반 구축
• 대화 기억 → 사용자 친화적인 대화형 서비스 구현
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) → 문서 검색 기반 질의응답 시스템 설계
• Tool Calling, MCP 연동 → 외부 도구와 서비스까지 확장

단순 예제가 아니라 실제 현업에서 자주 거론되는 기술 스택과 활용 시나리오를 다루고 있어, “읽고 나서 바로 적용할 수 있는 책”이라는 인상을 줍니다.

3. Spring 개발자에게 익숙한 접근

저자가 《이것이 자바다》 시리즈를 집필했던 경험 덕분인지, 책 전반이 자바 개발자 눈높이에 맞춰져 있습니다. Docker 환경, OpenAI API Key 세팅, Vertex AI 연동 같은 부록까지 포함되어 있어, 낯설 수 있는 AI 분야를 Spring Boot 프로젝트 맥락 안에서 학습할 수 있습니다.

4. 장점과 아쉬움

장점

• Spring Boot 개발자에게 최적화된 친숙한 설명
• 최신 AI 흐름(RAG, Tool Calling, MCP 등)을 모두 반영
• 실습 중심 구성으로 따라 하면서 바로 확인 가능
• 멀티모달(음성·이미지)까지 포함한 폭넓은 범위

아쉬움

• 자바/Spring에 익숙하지 않은 개발자에게는 진입 장벽이 있을 수 있음
• 심화 AI 모델 자체의 동작 원리(LLM 내부 구조 등)보다는 **“활용”**에 초점이 맞춰져 있음

5. 이 책이 필요한 사람

• Spring Boot 백엔드 개발자로 생성형 AI 기능을 서비스에 통합하려는 사람
• RAG 기반 검색 시스템이나 AI 챗봇, 멀티모달 애플리케이션을 직접 구현하고 싶은 사람
• 최신 AI 트렌드를 자바 생태계에서 안전하게 활용하고 싶은 사람

 총평

《이것이 Spring AI다》는 “AI와 Spring Boot를 어떻게 결합할까?”라는 질문에 가장 실무적인 답을 주는 책입니다. Chat API 호출에서 끝나는 것이 아니라, RAG·임베딩·도구 호출·외부 연동까지 이어지는 흐름은 “AI 기능을 실제 서비스에 얹고 싶다”는 개발자에게 구체적인 로드맵을 제시합니다.

생성형 AI 시대에 자바 생태계에서 경쟁력을 확보하고 싶은 개발자라면 필수로 읽어볼 만한 참고서입니다. 

요즘은 생성형 AI가 우리 생활 속에 정말 깊숙이 들어왔어요. 챗봇이랑 음성 비서, 자동으로 글을 써주는 기능, 그림을 그려주는 프로그램, 심지어는 코딩까지 도와주는 기능까지 매일같이 새로운 모습으로 다가오고 있죠. 이런 기술의 중심에는 ‘대규모 언어 모델’이라는 똑똑한 엔진이 자리 잡고 있는데요, 이 책은 그런 기술을 Spring이라는 자바 기반의 개발 환경 안에서 제대로 써먹어보려는 사람들을 위해 쓰였다고 해요.

책에서는 ‘Spring AI’라는 프로젝트를 소개하는데, 이건 쉽게 말해서 Java 개발자들이 어렵지 않게 AI 기능을 프로그램 안에 넣을 수 있도록 도와주는 도구예요. Spring Boot라는 친숙한 틀을 그대로 쓰면서도 프롬프트(질문이나 지시문) 구성, 대화 기억, 스트리밍 응답, 벡터 데이터베이스 연동 같은 복잡한 기능을 꽤 간단하게 다룰 수 있게 해줘요. 저자는 이걸 처음 접했을 때, “와, 자바로도 이렇게 쉽게 AI를 쓸 수 있구나!” 하는 놀라움과 가능성을 느꼈대요. 그래서 이 책을 쓰게 된 거죠.

책의 장점은 단순히 API 설명서처럼 기능 나열만 하는 게 아니라는 점이에요. 한 장 한 장 예제 코드랑 직접 따라 해볼 수 있는 실습이 담겨 있어서, 읽다 보면 “아, 이렇게 하면 진짜 서비스에 적용할 수 있겠구나” 하고 감이 와요. 예를 들어 텍스트, 음성, 이미지 같은 여러 가지 입력을 동시에 다루는 방법(멀티모달), AI가 만들어낸 긴 대답을 구조화해서 깔끔하게 쓰는 법, 외부 도구를 불러 쓰거나 대화 맥락을 기억시키는 고급 기능들 같은 걸 실제 서비스 수준으로 다루고 있어요. 또 요즘 화두인 RAG(문서 기반 질의응답) 나 MCP 아키텍처처럼, AI랑 외부 시스템을 자연스럽게 연결하는 방법도 풀어주고요.

읽다 보면 느껴져요. 단순히 새로운 기술을 소개하는 게 아니라, 소프트웨어 개발 패러다임 자체가 AI로 바뀌고 있다는 걸 말이에요. 저자가 계속 강조하는 것도 그거예요. “이제는 선택이 아니라 생존이다.” 개발자라면 Spring 안에서 AI를 다루는 방법을 배워야 한다는 거죠.

이 책이 특히 도움이 될 만한 사람들을 꼽아보면 이래요.

Spring Boot로 백엔드 개발을 해본 경험이 있어서, 이제는 AI 기능을 서비스에 붙이고 싶은 분들.

RAG나 툴 호출 같은 고급 기능을 자바로 구현해보고 싶은 분들.

챗봇이나 AI 에이전트 같은 새로운 서비스를 직접 만들어보고 싶은 분들.

음성 대화가 가능한 로봇이나 챗봇을 꿈꾸는 분들.

책을 읽으면서 재밌었던 부분은, OpenAI나 구글의 Vertex AI 같은 최신 API를 그냥 바로 가져다 쓰는 게 아니라, Spring이 원래 가지고 있는 장점(의존성 주입, 인터페이스 설계, 어드바이저 패턴 같은 것들)을 그대로 유지하면서 AI를 붙일 수 있다는 점이었어요. “아, 이래서 자바 개발자가 편하게 쓸 수 있구나” 하는 걸 확실히 느낄 수 있죠.

그리고 중간중간 나오는 프롬프트 엔지니어링이나 벡터 저장소, 멀티모달 처리 같은 어려운 개념들도 설명이 꽤 쉬워요. 그냥 이론이 아니라, “자, 이제 이렇게 코드 짜보세요” 하고 직접 해보게 만드는 방식이라서 따라하다 보면 금방 이해가 되더라고요.

책을 덮고 나니까, 솔직히 좀 설레었어요. 그냥 AI가 대단하다는 얘기가 아니라, “아, 나도 이제 자바만 가지고 AI 기능을 실제 서비스에 녹여낼 수 있겠구나” 하는 자신감이 생겼거든요. 개발자로서 현장에서 바로 써먹을 수 있는 내용이 많아서, 단순한 기술서가 아니라 진짜 실전 지침서 같았어요.

덧붙여서, “이것이 자바다(3판)” 같은 입문서를 먼저 본 다음에 이 책을 보면 훨씬 좋아요. 기본기를 익히고 나서 Spring AI로 확장하면, 자바에서 시작해서 실무 AI 개발까지 이어지는 완성형 로드맵이 딱 잡히거든요.

정리하자면, 이 책은 “생성형 AI 시대에 자바 개발자가 어떻게 살아남고, 또 앞서 나갈 수 있는가”에 대한 답을 주는 책이에요. AI가 단순히 유행이 아니라는 걸 보여주면서, 당장 써먹을 수 있는 실습과 코드 예시로 채워져 있어서 읽는 내내 현장감이 느껴졌습니다. 그래서 저는 이 책을, AI 통합을 고민하는 모든 개발자와 기술 리더들에게 자신 있게 추천하고 싶어요.

LangChain4j와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술에 대한 심도 있는 내용 또한 매우 유익했습니다.

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특히 외부 데이터를 활용하여 답변의 정확도를 높이는 RAG의 구현 과정은 실제 업무에 즉각적으로 적용하고픈 아이디어를 다수 제공하였다. 이는 단순한 챗봇을 넘어, 기업의 내부 문서를 활용한 전문적인 QA 시스템을 구축하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.

스프링 개발자로서 AI 기술을 습득 원하는 경우

AI 서비스 개발을 고려 중이나, 복잡한 AI 생태계에 진입 장벽을 느끼는 경우

최신 AI 기술(RAG, Vector DB)을 실무에 적용하고자 하는 경우

이 책을 권해드립니다!

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

AI는 이제 선택이 아니라 개발자의 기본 역량으로 자리 잡아가고 있습니다. 하지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막했는데, 『이것이 Spring AI다』는 그 길을 구체적으로 보여주는 책이었습니다.

특히 마음에 들었던 부분은 단순히 “AI API 호출 방법”만 설명하는 것이 아니라, 스프링 개발자가 실제 프로젝트에서 부딪히는 상황을 고려해 어떻게 적용할 수 있을지를 알려준다는 점입니다. 읽으면서 “이제 나도 당장 프로젝트에 챗봇 기능이나 문서 요약 기능을 붙여볼 수 있겠다”라는 확신이 들었습니다.

AI 활용을 막연히 생각만 하고 있던 분들에게 이 책은 실행의 가이드북이자 든든한 출발점이 될 것입니다.