Spring AI란 무엇인가요? – 스프링 개발자를 위한 AI 도구의 등장(Spring Framework)

이제 스프링 개발자도 코딩만으로 AI를 손쉽게 활용할 수 있습니다. Spring AI가 가져올 변화, 지금 바로 확인하세요!

안녕하세요, ICT리더 리치입니다! 오늘은 Java/Spring 개발자라면 반드시 주목해야 할 신기술, Spring AI에 대해 소개해드리려 합니다. GPT와 같은 생성형 AI가 대세가 된 지금, 스프링 진영에서도 AI 서비스를 더 쉽게 통합할 수 있는 도구가 등장했는데요. Spring AI는 OpenAI, Azure, HuggingFace 등 다양한 LLM과 벡터스토어를 손쉽게 연동할 수 있도록 지원합니다.

Spring Boot만 다룰 줄 알면 복잡한 AI 인프라도 직접 만들 수 있는 시대가 된 것이죠. 그럼 지금부터, Spring AI의 개념부터 구조, 실제 활용까지 한 번에 정리해드립니다!

📌 바로가기 목차

1. Spring AI란 무엇인가요? 2. 아키텍처와 구성 요소 3. 지원되는 AI 플랫폼/모델 4. 어떤 서비스에 적용할 수 있나요? 5. Spring AI 기본 사용 예제 6. 한계와 주의사항 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약

Spring AI 코드를 구현 중인 동양계 남성 백엔드 개발자 실사 이미지

Spring 기반 생성형 AI 서비스를 실제 코드로 구현하고 있는 남성 개발자의 모습.

1. Spring AI란 무엇인가요?

Spring AI는 스프링 프레임워크에서 생성형 AI 모델을 보다 손쉽게 활용할 수 있도록 설계된 Spring 프로젝트의 확장 모듈입니다.

OpenAI의 ChatGPT, Azure OpenAI, HuggingFace와 같은 다양한 AI 모델을 Java 코드로 바로 호출할 수 있게 해주며, 문서 임베딩, 벡터 검색, PromptTemplate 처리까지 통합된 방식으로 지원합니다. 마치 Spring Data JPA처럼 AI를 다루는 일관된 개발 경험을 제공합니다.

Spring AI는 Java/Spring 개발자가 복잡한 LLM API를 쉽게 사용할 수 있도록 지원하는 Spring 기반 생성형 AI 통합 프레임워크입니다. 다음은 가장 기본적인 ChatClient 사용 예시입니다.


// ChatClient를 활용한 기본 AI 응답 예시
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.*;

public class SimpleChatApp {

    private final ChatClient chatClient;

    public SimpleChatApp(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    public void askAI(String question) {
        // 사용자 메시지 생성
        UserMessage userMessage = new UserMessage(question);

        // 채팅 요청
        ChatResponse response = chatClient.call(new Prompt(userMessage));

        // 결과 출력
        String result = response.getResult().getOutput().getContent();
        System.out.println("AI 응답: " + result);
    }

    public static void main(String[] args) {
        ChatClient client = new ChatClient(); // 실제에선 Bean으로 주입
        SimpleChatApp app = new SimpleChatApp(client);
        app.askAI("스프링 AI란 무엇인가요?");
    }
}

2. 아키텍처와 구성 요소

Spring AI는 크게 3개의 레이어로 구성됩니다: LLM Client, PromptTemplate, 그리고 Memory/Embedding Store입니다. 아래 표는 각 구성 요소의 역할을 정리한 내용입니다.

컴포넌트	설명
ChatClient	LLM 모델과 직접 통신하며 메시지를 주고받는 클라이언트
PromptTemplate	템플릿 방식으로 프롬프트를 조합하여 재사용 가능하게 함
Memory	대화 히스토리 또는 세션 저장소로 활용
EmbeddingClient	텍스트를 벡터로 변환하여 검색에 활용

Spring AI의 주요 구성요소는 ChatClient, PromptTemplate, Memory, Embedding 등이 있으며, 이들을 유기적으로 연결하여 대화 흐름과 컨텍스트를 관리합니다. 다음은 PromptTemplate을 사용하는 방식입니다.


// PromptTemplate 활용 예시 (템플릿 재사용)
import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.ai.chat.*;

import java.util.Map;

public class TemplateExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 템플릿 정의
        String template = "사용자의 이름은 {name}이고, 관심사는 {interest}입니다. 이 정보를 요약해 주세요.";

        // 템플릿 객체 생성
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template);

        // 파라미터 설정
        promptTemplate.add("name", "홍길동");
        promptTemplate.add("interest", "AI 개발과 자연어 처리");

        // Prompt 생성
        Prompt prompt = promptTemplate.create();

        // ChatClient 사용 예시
        ChatClient client = new ChatClient(); // 실제 Bean 사용 권장
        ChatResponse response = client.call(prompt);

        System.out.println("AI 응답 결과: " + response.getResult().getOutput().getContent());
    }
}

3. 지원되는 AI 플랫폼/모델

Spring AI는 다양한 외부 AI 제공자의 API를 바로 연동할 수 있도록 모듈화되어 있습니다. 아래는 현재 지원되는 주요 AI 플랫폼입니다.

OpenAI (GPT-3.5 / GPT-4)
Azure OpenAI
HuggingFace Transformers (BLOOM, Falcon 등)
Ollama 및 로컬 모델 지원

Spring AI는 OpenAI, Azure OpenAI, HuggingFace, Ollama 등 다양한 백엔드 모델과 통합됩니다. 다음은 OpenAI 연동을 위한 application.yml 설정 예시입니다.


spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4
          temperature: 0.7
          max-tokens: 2048
    embedding:
      provider: openai
      options:
        model: text-embedding-ada-002

Spring AI 프레임워크 구성과 도입 전략을 설명하는 여성 IT 전문가 인포그래픽

Spring AI의 아키텍처, 적용 방식, 실무 활용 방안을 기술 전문가의 시각에서 시각화한 고해상도 인포그래픽입니다.

4. 어떤 서비스에 적용할 수 있나요?

20년간 보안 및 개발 실무를 병행해온 전문가로서 바라볼 때, Spring AI는 단순한 챗봇 이상의 영역에 활용될 수 있습니다. 특히, 아래 영역은 현재도 높은 수요가 있고, 보안성과 확장성 측면에서도 Spring 기반 시스템과 자연스럽게 융합됩니다.

🛡 보안 감사 자동화 시스템: 운영 로그, 서버 이벤트 등을 기반으로 AI가 비정상적인 행위나 이상징후를 식별
📁 사내 전산문서 질의응답(RAG): 정책, 절차서, 가이드 문서 등과 연계한 문서 Q&A 시스템 구축
💬 DevSecOps 챗봇: 배포, 빌드, 취약점 대응 가이드라인을 실시간 질의 응답 형태로 제공
🔍 로그 기반 인텔리전스 분석: SIEM, IDS 로그 등에서 위협 패턴을 탐지하여 AI 기반 요약 리포트 생성
🌐 민감 정보 식별기(PII Detector): 업로드된 데이터나 입력값에서 자동으로 개인정보 포함 여부 판단
👩‍💼 보안 교육용 시나리오 생성: 사용자 대상 피싱/소셜공학 공격 훈련 시나리오를 AI가 자동 생성

이처럼 Spring AI는 단순한 Prompt → 응답을 넘어서, 보안 자동화와 문서 관리, 교육, 실시간 대응까지 엔터프라이즈 환경에서의 AI 도입 전략으로 진화하고 있습니다. Spring Boot 기반의 기업 시스템에 무리 없이 통합할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.

💡 전문가 Tip: 보안성이 요구되는 AI 도입에는 로컬 프록시 → LLM API 구조를 활용하고, API 키 및 Vector Store 데이터는 내부 Vault 시스템에 암호화 저장하는 것을 권장합니다.

사내 보안 정책, 기술 가이드, 업무 매뉴얼 등의 문서를 업로드한 뒤, 질문에 대해 문맥 기반으로 답변해주는 Spring AI + PGVector 기반 질의응답 시스템 예제입니다.


// RAG 기반 질의응답 Spring Service 예제

@Service
public class DocumentQaService {

    private final EmbeddingClient embeddingClient;
    private final VectorStore vectorStore;
    private final ChatClient chatClient;

    public DocumentQaService(EmbeddingClient embeddingClient,
                             VectorStore vectorStore,
                             ChatClient chatClient) {
        this.embeddingClient = embeddingClient;
        this.vectorStore = vectorStore;
        this.chatClient = chatClient;
    }

    // 사용자 질문에 대한 응답 생성
    public String answerQuestion(String userQuestion) {

        // 질문을 임베딩 벡터로 변환
        EmbeddingQuery query = new EmbeddingQuery(userQuestion);
        EmbeddingResponse embedResponse = embeddingClient.call(query);
        List questionVector = embedResponse.getResult().getEmbedding();

        // 벡터 DB에서 유사 문서 검색
        VectorSearchRequest searchRequest = VectorSearchRequest.builder()
                .vector(questionVector)
                .topK(3)
                .build();

        VectorSearchResponse searchResult = vectorStore.similaritySearch(searchRequest);

        // 검색된 문서를 컨텍스트로 구성
        StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
        for (VectorDocument doc : searchResult.getDocuments()) {
            contextBuilder.append(doc.getContent()).append("\n\n");
        }

        // 최종 Prompt 생성
        String finalPrompt = String.format(
                "다음 문서를 기반으로 사용자의 질문에 답하세요:\n\n%s\n\n질문: %s",
                contextBuilder.toString(), userQuestion
        );

        // AI 호출
        ChatResponse chatResponse = chatClient.call(new Prompt(finalPrompt));
        return chatResponse.getResult().getOutput().getContent();
    }
}

해당 예제는 실제 기업 보안 문서, 사내 업무 매뉴얼 등을 자동화된 챗봇 형태로 질의응답 처리하고자 할 때 Spring Boot + PGVector + OpenAI 조합으로 실무에 바로 활용 가능한 구조입니다.

💡 보안 팁:
민감한 문서의 벡터 저장 시엔 DB 암호화 적용(Vault, KMS)과 검색 접근제어(Tenant 구분 필터)를 반드시 병행해야 합니다.

5. Spring AI 기본 사용 예제

아래는 OpenAI API를 사용하는 Spring AI의 가장 간단한 사용 예제입니다.


@Autowired
private ChatClient chatClient;

public String askAI(String question) {
    ChatResponse response = chatClient.call(new Prompt(question));
    return response.getResult().getOutput().getContent();
}

이처럼 한 줄의 질문만으로도 Spring AI는 LLM 응답을 받아올 수 있습니다. 더 나아가 프롬프트 템플릿, 시스템 메시지, context injection 등을 추가하여 복잡한 시나리오도 유연하게 구성할 수 있습니다.

Spring Boot에서 Spring AI를 이용해 간단한 REST API 형태의 챗봇 백엔드를 구현할 수 있습니다. 아래는 Controller + Service 구조 예시입니다.


// REST API를 활용한 Spring AI 챗봇 예시
@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatService chatService;

    @PostMapping
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody String userInput) {
        String response = chatService.ask(userInput);
        return ResponseEntity.ok(response);
    }
}

@Service
public class ChatService {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    public String ask(String input) {
        Prompt prompt = new Prompt(input);
        ChatResponse response = chatClient.call(prompt);
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
}

6. 한계와 주의사항

Spring AI는 Spring 개발자에게 친숙한 방식으로 LLM을 다룰 수 있게 해주지만, 다음과 같은 한계도 있습니다.

실시간 스트리밍 응답 처리에는 아직 한계 존재
VectorStore 구현체가 초기 단계 (PGVector 외 대안 적음)
학습 데이터나 fine-tuning 기능은 직접 구현 필요

Spring AI는 초기 버전이기 때문에 다음과 같은 주의가 필요합니다.

⚠️ Streaming API 미지원: 토큰 스트리밍 방식의 응답 처리가 미비합니다.
⚠️ 벡터 저장소가 제한적: 현재는 PGVector 기반 PostgreSQL만 안정적으로 사용됩니다.
⚠️ LangChain 수준의 체인 기능은 제한적: 복잡한 플로우는 직접 구성해야 합니다.
⚠️ 비동기 응답 처리 시 구현 필요: WebFlux 기반 설정이 필요합니다.

실무형 Spring AI 아키텍처와 주요 기능을 설명하는 남성 전문가 중심 인포그래픽

OpenAI, HuggingFace 등 다양한 AI 플랫폼을 Spring AI로 통합하는 실제 개발 관점의 인사이트를
고품질 이미지와 함께 제시한 인포그래픽입니다.

7. 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q Spring AI는 Spring Boot 2.x에서도 사용할 수 있나요?

Spring AI는 Spring Boot 3.x를 기준으로 설계되었으며, Jakarta EE 기반으로 변경된 이후 버전에 최적화되어 있습니다. 2.x에서는 호환성이 떨어질 수 있습니다.

Q OpenAI API 키는 어디에 설정하나요?

application.yml 또는 application.properties에 spring.ai.openai.api-key 항목으로 설정할 수 있습니다. 환경변수로도 설정 가능합니다.

Q VectorStore는 어떤 데이터베이스를 지원하나요?

현재는 PostgreSQL + PGVector 확장을 기본으로 지원합니다. 향후 Redis, Weaviate 등의 벡터DB 지원이 확장될 예정입니다.

Q Spring AI는 비동기 처리도 가능한가요?

기본적으로 동기 방식이지만, Reactor 기반 프로젝트와 결합하면 비동기 응답 패턴도 구현할 수 있습니다.

Q LangChain과 Spring AI는 어떤 차이가 있나요?

LangChain은 Python 기반의 AI workflow 프레임워크이고, Spring AI는 Java/Spring 개발자에게 맞춤화된 생산성 툴입니다. 비슷한 기능을 갖고 있지만 개발 환경과 대상이 다릅니다.

사용자 친화적인 Spring AI 기술 블로그를 상징하는 고해상도 대표 썸네일.
여성 개발자의 안정감 있는 표정과 배경은 신뢰와 기술적 전문성을 동시에 표현합니다.

8. 마무리 요약

✅ 스프링 개발자의 AI 시대, Spring AI가 답이다

Spring AI는 기존 스프링 생태계를 그대로 유지하면서도, 강력한 생성형 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있는 솔루션입니다. ChatGPT처럼 복잡한 AI 기술도 단 몇 줄의 코드로 활용할 수 있고, PromptTemplate이나 Embedding 기능까지 모두 포함하고 있어 Java 개발자도 이제 AI 서비스를 손쉽게 구축할 수 있는 시대가 열렸습니다.

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