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카테고리: 개발 · 23개의 글

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Building Effective Agents with Spring AI (Part 1) 한국어 정리
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Building Effective Agents with Spring AI (Part 1) 한국어 정리

Anthropic의 Building effective agents를 Spring AI 관점에서 다시 읽으면서, Chain·Parallelization·Routing·Orchestrator-Workers·Evaluator-Optimizer 패턴을 실무적으로 정리한 글.

·5분 읽기
Spring AI Agentic Patterns (Part 1): Agent Skills 한국어 정리
개발

Spring AI Agentic Patterns (Part 1): Agent Skills 한국어 정리

Spring 공식 블로그 글을 바탕으로 Agent Skills의 개념, Spring AI에서의 의미, SkillsTool/ShellTools/FileSystemTools 구조, 운영상 주의점까지 한국어로 정리한 글.

#Spring AI#Agent Skills#Spring Boot
·6분 읽기
Advisors를 이해하면 Spring AI 설계가 보인다
개발

Advisors를 이해하면 Spring AI 설계가 보인다

Spring AI 2.0의 Advisors API를 기준으로, 단순 모델 호출을 넘어서 메모리·RAG·관찰 가능성·평가를 어떻게 체인으로 구성하는지 설명하는 글.

#Spring AI#Advisors#ChatClient
·4분 읽기
Tool Calling은 모델 기능이 아니라 애플리케이션 설계다
개발

Tool Calling은 모델 기능이 아니라 애플리케이션 설계다

Spring AI 2.0의 Tool Calling을 기준으로, 모델은 도구를 실행하는 것이 아니라 요청한다는 점과 안전한 도구 설계 원칙을 정리한 글.

#Spring AI#Tool Calling#ChatClient
·4분 읽기
MCP가 Spring 개발자에게 중요한 이유
개발

MCP가 Spring 개발자에게 중요한 이유

Spring AI 2.0의 MCP 문서를 바탕으로, Model Context Protocol을 유행어가 아니라 클라이언트/서버 표준화 계층으로 설명하는 글.

#Spring AI#MCP#Spring Boot
·4분 읽기
Vector Store 선택은 모델보다 운영에 더 가깝다
개발

Vector Store 선택은 모델보다 운영에 더 가깝다

Spring AI 2.0의 Vector Store 문서와 PGvector 예제를 바탕으로, 벡터 저장소 선택이 모델보다 운영과 데이터 설계에 더 가까운 문제임을 설명하는 글.

#Spring AI#Vector Store#PGvector
·4분 읽기
Observability, Evaluation, Upgrade Notes를 같이 봐야 하는 이유
개발

Observability, Evaluation, Upgrade Notes를 같이 봐야 하는 이유

Spring AI 2.0의 Observability, LLM-as-a-Judge, Evaluation Testing, Upgrade Notes를 함께 묶어 운영 단계에서 꼭 봐야 할 포인트를 정리한 글.

#Spring AI#Observability#Evaluation
·4분 읽기
RAG를 Spring AI에서 구현하면 뭐가 쉬워지나
개발

RAG를 Spring AI에서 구현하면 뭐가 쉬워지나

LLM 앱이 데모를 벗어나 실무로 들어가는 순간 가장 빨리 부딪히는 문제가 있다. “모델이 우리 문서를 모른다.” 조금 더 정확히 말하면 문제는 세 가지다. 긴 문서를 한 번에 다 넣기 어렵다. 최신 정보를 기본 모델이 알지 못한다. 사실 정확도가 필요한 질문에서 환각이 치명적일 수 있다. Spring AI 문서도 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 바로 이 한

#Spring AI#RAG#Vector Store
·9분 읽기
ChatClient가 사실상 Spring AI의 진입점인 이유
개발

ChatClient가 사실상 Spring AI의 진입점인 이유

Spring AI 문서를 읽다 보면 결국 가장 먼저 손에 익게 되는 클래스가 ChatClient 다. 이유는 단순하다. 실제 애플리케이션에서 개발자가 제일 먼저 하고 싶은 일은 늘 비슷하기 때문이다. 사용자 입력을 모델에 보내고 시스템 규칙을 함께 넣고 응답을 문자열이나 구조화된 결과로 받고 필요하면 스트리밍으로 UI에 흘려보내는 것 ChatClient 는 바로 이 출발점을 담당한다. 문서

#Spring AI#ChatClient#Spring Boot
·10분 읽기
Spring AI 시작하기: BOM, 저장소, 의존성에서 막히지 않는 법
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Spring AI 시작하기: BOM, 저장소, 의존성에서 막히지 않는 법

Spring AI를 처음 붙일 때 가장 흔한 실패는 코드보다 설정에서 나온다. 어떤 Spring Boot 버전을 써야 하는가 Maven Central만으로 되는가 snapshot 저장소는 언제 필요한가 의존성 버전은 직접 맞춰야 하는가 Chat, Embeddings, Vector Store 중 무엇을 먼저 넣어야 하는가 문서 자체는 이 정보를 잘 담고 있지만, 처음 읽는 사람에게는 조금 흩어

#Spring AI#Spring Boot#Maven
·10분 읽기
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