기존 Spring 백엔드에 AI를 안전하게 실전 통합하는 방법을 담았습니다. Spring AI, LangServe, FastAPI 세 가지 서빙 방식을 비교하면서 API 게이트웨이, API 키 인증, 레이트 리밋, 의존성 주입 Advisors, RAG, MCP 등을 단계별로 구축합니다. 파이썬 AI 서비스를 Spring 기반 게이트웨이로 중계·통제하는 하이브리드 아키텍처를 배웁니다.
목차
Spring·OpenAPI + AI 서빙 실전 표제지 Chapter 01: 왜 Spring AI인가 — 기존 백엔드에 AI를 더한다 Chapter 02: Spring Boot 3·Spring AI 시작 — start.spring.io Chapter 03: ChatClient — fluent API로 LLM 호출 Chapter 04: 프롬프트·구조화 출력Structured Output Chapter 05: Advisors API — RAG·메모리 패턴 Chapter 06: [실습] Spring Boot에 챗 API 붙이기 Chapter 07: OpenAPI·Swagger 자동화 Chapter 08: 인증·API 키·토큰 기반 레이트 리밋 Chapter 09: 멀티 LLM·포터빌리티 — provider 추상화 Chapter 10: LangServe — LangChain을 API로 Chapter 11: FastAPI — 유연한 파이썬 AI 서빙 Chapter 12: 세 서빙 비교 — Spring AI vs LangServe vs FastAPI Chapter 13: MCP — Spring AI Client·Server Boot Starter Chapter 14: [실습] Spring 서비스를 MCP 도구로 노출 Chapter 15: AI API 게이트웨이 설계 — 공공 SI 환경 Chapter 16: 운영 — 관측·테스트결정성·비용 Chapter 17: [프로젝트] 기존 Spring 백엔드 AI 게이트웨이 Chapter 18: 다음 단계 — 에이전트·자체 호스팅·거버넌스 부록 A: Spring AI ChatClient·Advisors 치트시트 부록 B: 서빙 방식 비교표 부록 C: WIA SOOM Code Agent 단축키 부록 D: Spring AI·LangServe·게이트웨이 리소스 목록 부록 E: 용어 사전핵심 용어 30선