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"한빛미디어 서평단 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다." 자바도 이제 AI 잘한다 자바 진영에서 AI를 지원하는 속도가 심상치 않다. 2023년 Spring AI 프로젝트를 시작으로 2년 뒤인 2025년 5월 Spring AI 1.0 GA를 세상에 선보였다. 그리고 나서 6개월 만에 2025년 11월 Spring AI 1.1 GA를 발표했다. 그리고 2026년 Spring AI 2.0이 나올 예정이다. 2026년 초에 정식으로 배포하게될 전자정부표준프레임워크도 정식으로 Spring AI를 지원한다. 자바 개발자가 파이썬을 몰라도 AI를 개발할 수 있는 세상이 온 것이다. 랭체인 초창기에 API가 자주 바뀌어서 사용하는데 고생을 많이한 경험이 있다. 하지만 Java 진영에서는 그 부분을 충분히 고려한 것 같다. Spring AI는 텍스트뿐만 아니라 음성, 멀티 모달(이미지 분석/생성), 메모리, RAG, 도구 호출, MCP, 싱글/멀티 이이전트를 모두 지원한다. 추가로 전처리/후처리 어드바이저, 임베딩, 벡터 저장소, 메모리, 스트리밍, Reasoning 모드도 지원한다. LLM은 기존 OpenAI, Claude, Gemini와 Ollama로 대표되는 오픈소스도 지원한다. 기존 프로덕트가 자바로 개발되었다면 이제는 파이썬을 몰라도 AI 기능을 기존의 스프링 프레임워크방식으로 쉽게 추가할 수 있다. 📚 책의 구성 이 책은 전체 14개 장과 부록으로 구성되어 있다. (524페이지 분량) 예제 코드(7.5GB)는 윈도우/맥 환경에서 모두 구동되며, projects/ 폴더에는 29개로 프로젝트가 포함되어 있다. VSCode, Java21, Gradle 기반으로 되어 있으며 구동할 때 에러가 난다면 Copilot등의 AI 지원도구를 사용하여 질문하면 쉽게 수정할 수 있다.  ＜Chapter 01 Spring AI 시작, p025~p026＞ Spring AI 핵심 Object #1. ChatModel/StreamingChatModel 인터페이스  ＜Chapter 02 텍스트 대화, p043~p044＞ Spring AI 핵심 Object #2. Spring AI Message API  ＜Chapter 02 텍스트 대화, p045~p046＞ Advisor  ＜Chapter 07 모델 전후처리 어드바이저, p192~p193＞ 멀티 에이전트를 위한 오케스트레이터  ＜Chapter 14 멀티 에이전트로 협업하기, p462~p463＞ 맥OS에서 구동한 화면   ✨ 소감 LLM 애플리케이션을 개발하는데 필요한 기초 이론(프롬프트 엔지니어링, 임베딩, RAG, 도구 호출, MCP, 에이전트, 병렬처리, 스트리밍)과 스프링 프레임워크에서 AI를 지원하는 추상화 개념을 도표와 풍부한 예시로 자세히 설명한다. 스프링 개발 경험이 있다면 AI를 자세히 몰라도 적용하는데 어렵지 않을 것이다. 특히, 소스 코드에서 핵심 부분만 집중해서 친절하게 설명한다. 💡 추천 AI를 도입하기 위한 자바 개발자는 꼭 이 책을 읽는 것을 추천드린다. 앞으로의 코딩은 AI가 맡아서 처리할 것이다. 사람 개발자는 아키텍처를 설계하고 AI를 활용해서 구현한 것을 검토할 수 있어야한다. 이 책이 여러분의 프로덕트에 AI 기능을 추가할 수 있도록 이끌어 줄 것이다. |
Unity에서 OpenAI API를 연결해 챗봇을 만든 적이 있습니다. 그때는 API 키 넣고, HTTP 요청 보내고, 응답 파싱하는 게 전부였습니다. "AI 기능 구현 = API 한 번 호출"이라고 생각했습니다. 이 책을 읽고 나서 그 생각이 완전히 바뀌었습니다. 특히 세 챕터가 인상 깊었습니다. Advisor 챕터에서는 LLM 요청을 미들웨어처럼 가로채서 프롬프트를 가공하고, 응답에 캐릭터 말투를 강제 적용하는 방식을 배웠습니다. 단순 호출이 아닌 '설계'였습니다. Embedding & Vector Store 챕터에서는 AI가 대화를 기억하는 구조를 이해했습니다. 플레이어의 행동 이력을 벡터로 저장해 NPC가 기억을 갖도록 만드는 구조가 게임에 바로 적용 가능했습니다. Multi-Agent + Multi-LLM 챕터는 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 병렬로 동작하고, 역할에 따라 다른 LLM을 배분하는 방식을 보여줬는데 게임의 AI 매니저 구조와 거의 동일했습니다. Spring이 익숙하지 않아도 소스 코드 주석이 상세해서 개념을 따라가는 데 어려움이 없었습니다. AI 기능을 '호출'이 아닌 '설계'의 관점으로 보고 싶은 개발자에게 추천합니다. |
📝 [서점용 리뷰]1. 공정위 문구 본 리뷰는 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적인 견해를 바탕으로 작성하였습니다. 2. 책 출처 도서명: 이것이 Spring AI다 | 저자: 신용권 | 발행처: 한빛미디어 3. 한줄평 "생성형 AI부터 실전 에이전트 개발까지, Spring 기반 AI 개발의 결정판." 4. 깊은 읽기와 독후감 신용권 저자의 『이것이 Spring AI다』는 급변하는 AI 기술을 Java/Spring 생태계로 끌어들여 실질적인 서비스로 구현하고자 하는 이들에게 최적의 지침서입니다. LLM 연동의 기본부터 고도화된 AI 에이전트 오케스트레이션까지 단계별로 상세히 다룹니다. 특히 개정판인 만큼 최신 사양을 반영하여 실전 가독성을 높였으며, 개념 이해와 실습을 동시에 잡고 싶은 개발자라면 반드시 소장해야 할 IT 명서입니다. 5. 해시태그 #한빛미디어 #신용권저자 #IT전문서 #SpringAI #LLM개발 #AI에이전트 #실전가이드 #서평단 #북리뷰 #윤집사의서재 |
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예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 직접 모두 읽어보았고, 그 후 서평을 작성했습니다. Spring AI 입문 뿐 아니라 AI에 입문 시켜주는 책이라고 생각했는데요. 책을 따라 읽어보면서, 책은 단순히 Spring AI 코드만 주는 것이 아닌 AI에 대한 기초 개념들이나 용어를 친절한 설명을 통해 이해시켜주었기 때문입니다. 평소에 프롬프트만 던져본 저도 충분히 흐름을 따라가면서 이해할 수 있었습니다.
이렇게 책은 AI,LLM 관련 기초 용어들도 설명해주고 이해시켜줍니다. 사진은 가장 쉽다고 볼 수 있는 용어지만, 평소에 대충만 알고 있던 개념인데 확실히 알게 되었습니다. 또한 그림 설명이나, 필요하다면 도식으로도 이해하고 활용할 수 있게 설명을 해주십니다.
또한 SpringAI에 대한 예제 코드만 나열한 것이 아니라 저자분께서 필요한 부분에 주석과 설명들을 아주 충분하게 적어주셨습니다. 특히 독자들이 궁금해할 수 있는 코드에 대한 설명도 미리 적어주신 점이 인상 깊었습니다. 코드를 따라치는 것도 좋지만 저는 따라치면서 궁금증이 많이 생기는데, 책에 미리 적혀있는게 많은 부분이 좋았습니다. 사실 책을 보기 전에도 이미 기대했던 부분은 개정판이 빠르게 나왔고, AI의 변화에 발맞추어서 필요한 부분의 내용들을 많이 추가해주셨다는 점이였습니다. 이전판과 비교해 에이전트 부분이 추가되었거든요. 저자분이 독자에게 도움이 되게 책 내용을 써주시는게 느껴졌습니다. 직접 공부해보고 솔직하게 적은 서평입니다. #리뷰어클럽리뷰 |
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예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 자바 백엔드 개발자로 일하며 챗GPT를 업무에 써왔지만 막상 서비스 로직에 AI를 직접 녹여내려니 막막함이 컸습니다. 파이썬 기반의 라이브러리들은 낯설고 기존 스프링 프로젝트와 따로 노는 기분이었는데 이 책은 익숙한 스프링 환경에서 AI 기능을 구현하는 명확한 길을 보여주었습니다. 가장 인상적이었던 실습은 RAG 구현 부분이었습니다. 단순히 API를 호출해 답변을 받는 수준을 넘어 제가 가진 PDF나 JSON 데이터를 벡터 저장소에 저장하고 이를 기반으로 정확한 답변을 끌어내는 ETL 과정을 직접 코드로 짜보니 머릿속이 맑아지는 기분이었습니다. 특히 이번 개정판에서 추가된 멀티 에이전트 협업 구조는 감탄이 나왔습니다. 하나의 모델이 모든 것을 처리하는 게 아니라 각각의 에이전트가 역할을 나누어 판단하고 행동을 교정하는 오케스트레이션 과정을 실습하며 차세대 백엔드 아키텍처의 방향성을 엿볼 수 있었습니다. 최근 핫한 MCP 서버 구축이나 어드바이저를 통한 응답 전후처리 기법도 실무에서 바로 적용해볼 만한 수준 높은 내용이었습니다. 개념 설명에 치우치지 않고 실행 가능한 예제 코드와 단계별 가이드가 잘 갖춰져 있어 실습 중 큰 막힘이 없었습니다. 자바 개발자도 파이썬의 그늘에서 벗어나 강력한 AI 애플리케이션을 충분히 만들 수 있다는 확신을 준 책이였습니다. 기존 스프링 숙련도를 유지하면서 AI를 접목하고 분들에게는 많은 도움이 될 책입니다. #리뷰어클럽리뷰 |
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Ai에 관련된 책들도 많이 읽고 관심이있어서 다양하게 찾아보고 공부도 하는데 이책은 ai에대해 더 깊게 알수있어서 많은 도움이 되었어요. 보통 챗gpt나 제미나이등 일상생활에 깊이 들어와서 다양하게 사용중인데 우리도 과연 이런ai프로그램을 만들수 있을까? 그냥 사용자로 사용만하는게아니라 직접개발하고 만들수 있도록 알려주는 입문서라서 너무 잘읽었습니다. Spring AI에 대해 더 공부하고 알수있어서 좋았습니다. #예스24서평단자격으로 쓴리뷰입니다 #리뷰어리뷰 #예스24서평단 |
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요즘 AI를 다루는 기술서는 많지만, AI를 어디에 둘지를 고민하게 만드는 책은 드문 것 같습니다. 이 책이 그런 책이었습니다. Spring이라는 익숙한 틀 안에서 AI를 하나의 구성 요소로 바라보는 시선이 인상적이었습니다. "AI로 무엇을 할 수 있는가"보다 "AI가 내 애플리케이션 안에서 어떤 역할이어야 하는가"를 먼저 생각하게 해주는 구성이랄까요. 읽고 나서 직접 프로젝트를 하나 만들어봤는데, 그 과정에서 책에서 얻은 감각이 생각보다 자주 떠올랐습니다. 기술의 쓰임새보다 기술의 자리를 먼저 잡아주는 책. Spring을 알고 있는 개발자라면 한 번쯤 펼쳐볼 만한 가치가 있다고 생각합니다. |
1. 이 책을 읽게 된 이유요즘 개발자 시장에서 가장 크게 바뀌고 있는 것은 단 하나입니다.
단순히 ChatGPT를 잘 쓰는 것과 AI 기반 서비스를 설계하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 특히 저는 Spring 기반 백엔드 개발자로서 이런 고민이 있었습니다.
이 책은 바로 그 질문에 대해 어느정도는 해결가능한 방향성을 제시해주는 책이라고 생각합니다.
2. 이 책의 핵심은 “AI 기술”이 아니다많은 사람들이 제목만 보고 “Spring AI 사용법”을 요약해놓은 책? 정도로 생각할 수 있습니다. 하지만 이 책에서 가장 좋았던 점은
에 대해 대략적으로 학습할 수 있다는 점에서 굉장히 많은 인사이트를 얻었습니다. 이 책은 AI 모델 자체를 다루는게 아니라, AI 를 활용한 시스템 설계에 대해 조금더 중점적으로 다루고 있습니다. 실무에서 Spring AI를 도입하시려는 분이라면 한분 읽어보시면 도움이 되실것 같습니다.
3. 이 책이 좋은 이유 (핵심 3가지)1) “백엔드 개발자 언어”로 설명한다이게 진짜 저는 괜찮다는 생각이 들었습니다. 대부분 AI 책은 모델이나 언어(특히 파이썬)에 종속적으로 작성되어 있는 경우가 많았습니다. 하지만 이 책은:
즉,
2) 단순 GPT 호출을 넘는다이 책은 GPT 등의 서비스 호출을 넘어서서
등의 “서비스 레벨에서의 AI”를 다룹니다.
3) 실전 로드맵을 제공한다이 책을 읽으면서 가장 좋았던 건 책을 읽고 나서 내가“무엇을 해야 하는지 명확해진다”는 점입니다. 실제로 이책을 읽고나서 이를 어떻게 실무에 도입할지 신중하게 고민하고 있는 단계 입니다.
4. 아쉬운 점1) 초보자에게는 쉽지 않다이 책은 기본적으로 Spring 이나 API 설계 경험이 있는 것을 전제로 합니다. 완전 입문자라면 조금 어렵게 느껴질 수 있습니다.
2) 개념 깊이는 일부 부족여러가지 이론적인 내용보다는 “어떻게 쓰는가”에 집중합니다. 깊이있는 개념을 공부하시려는 분에게는 비추입니다.
5. 이런 분들께 추천합니다강력 추천
AI는 이제 트렌드가 아니라 기본 역량이 되고 있습니다. 그리고 그 흐름 속에서 Spring AI는 굉장히 중요한 위치에 있습니다. 기존 백엔드 개발자가 가장 빠르게 AI로 넘어갈 수 있는 방향을 어느정도 제시한다는 점에서 만족스러운 책입니다. |
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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
이걸 전부 서비스 레이어 관점에서 풀어낸다. 그래서 읽다 보면 느낌이 이렇다.
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.
이 흐름이 자연스럽게 이어지는데, 개발자 입장에서 보면 거의 기존 리팩토링 패턴이랑 닮아 있다. 특히 Advisor는 개인적으로 꽤 인상 깊었다.
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.
이걸 바꾸면 결과가 어떻게 달라지는지 직접 체감하게 만든다. 특히 벡터 유사도 점수까지 확인하면서 비교하는 부분은 좋았다.
RAG를 이론이 아니라 디버깅 가능한 영역으로 끌어내린 점이 장점이다. 3. MCP + Tool Calling (확장성 관점) 이 부분은 앞으로 중요해질 거다.
여기서 중요한 건,
이 구조다. 즉,
이렇게 분리된다. 이건 단순 기능 구현이 아니라 아키텍처 레벨 변화다. 아쉬운 점
그리고 솔직히 말하면, AI 이론 자체를 깊게 다루는 책은 아니다. 대신 방향이 명확하다.
총평 이 책은 AI를 배우는 책이 아니라,
특히 이런 사람에게 맞는다:
개인적으로 남은 생각 읽고 나서 가장 크게 바뀐 건 이거다.
이 관점이 잡히니까,
이런 게 전부 “구현 가능” 영역으로 내려왔다. 굳이 한 줄로 정리하면:
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"한빛미디어 서평단 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성한 서평입니다."
AI 개발 얘기가 나오면 주변에서 파이썬, 랭체인, FastAPI 이야기가 먼저 나옵니다. 스프링을 공부하던 저로서는 그 대화가 남의 얘기 같았습니다. '나중에 파이썬으로 해야지' 하며 미뤄두고 있었는데, 책 첫 페이지에서 만난 문장 하나가 그 생각을 바꿔놓더군요. "Spring AI는 LLM을 Java 생태계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트입니다. Spring Boot의 친숙한 프로그래밍 모델을 유지하면서도 복잡한 기능들을 손쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다." 말 그대로였습니다. @Service, @Autowired 정도 써본 스프링 개발자라면 따라가기 어렵지 않았습니다. 파이썬 지식이 필요 없었고, 복잡한 AI 이론보다 '스프링답게 구현하는 법'에 집중된 구성이었습니다.
1장에서 아키텍처를 잡고 나면 2장부터 바로 실습에 들어갑니다. 책에서 기본 모델로 사용하는 gpt-4o-mini 환경에서 temperature를 0.3으로 낮춰보니, 답변이 확실히 차분하고 일관되게 바뀌었습니다. 이론으로만 알던 파라미터가 실제로 작동하는 걸 보니 납득이 됐습니다. WebFlux 기반 스트리밍 구조를 살펴본 뒤에는, ChatGPT가 어떤 원리로 돌아가는지도 이해됐습니다. 10장 RAG 파트가 실습 중 가장 생각할 거리가 많았습니다. 'PDF를 업로드하면 끝'이라고 단순하게 생각했는데, 청크 크기 설정을 조금만 바꿔도 AI 답변이 확연히 달라졌습니다. pgAdmin에서 벡터 유사도 점수를 대조하며 어떤 설정이 어떤 결과를 만드는지 직접 추적해보는 과정이 재미있었습니다. 코드와 수치로 확인하고 나니 RAG가 익숙해졌습니다.
개정판에서 추가된 MCP(Model Context Protocol)와 에이전트 챕터도 볼 만했습니다. MCP는 STDIO, SSE 등 다양한 방식으로 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜이고, Tool Calling은 AI가 내가 정의한 스프링 빈을 직접 골라서 실행하는 개념인데, 두 챕터를 함께 읽고 나니 스프링 안에서 AI가 어디까지 행동할 수 있는지 윤곽이 잡혔습니다. 나중에 채용 정보를 수집해 조건에 맞는 공고를 알림으로 보내주는 작은 서비스를 직접 만들어보고 싶습니다. WeatherAgent 예제에서 시작해 Advisor와 세션 id로 대화 맥락을 유지하는 구조로 발전시키는 흐름은 공부하면서 봤던 리팩토링과 비슷했습니다. 실습 전에 미리 알아두면 좋은 점이 있습니다. 소스 코드에 실습 환경까지 미리 포함되어 있어 용량이 7.5GB입니다. docker/face--api(3.55GB)와 python311(1.77GB)이 대부분이라 핵심 예제 코드 자체는 가볍지만, 다운로드 시간을 여유 있게 잡아두는 편이 좋습니다. 책의 개발 환경 설명이 VS Code 기준이라, IntelliJ를 쓰는 제 환경에서는 환경 변수 설정 위치와 플러그인 구성이 달라서 설정이 적용되지 않는 원인을 찾는 데 헤맸습니다. 파이썬으로 갈아타기엔 막막하고, AI 개발을 어디서 시작해야 할지 모르겠는 스프링 공부 중인 분들께 출발점이 될 만한 책입니다. 이미 배우고 있는 스프링 환경 위에서 생성형 AI를 시작해보고 싶은 분들께 추천합니다. #이것이SpringAI다 #이것이스프링AI다 #SpringAI #스프링AI #스프링 #RAG #MCP #에이전트 #한빛미디어 #서평 |
