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한빛미디어-이것이 시리즈
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책소개
목차
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Chapter 01 Spring AI 시작
1.1 AI 애플리케이션 1.2 AI 모델 분류 1.3 Spring AI 소개 1.4 Spring AI 개발 환경 구축 1.5 예제 소스 설치 1.6 Spring AI 프로젝트 생성 1.7 Spring AI 학습을 위한 UI 구성 Chapter 02 텍스트 대화 2.1 Chat Model API 042 2.2 Chat Model API 사용하기 2.3 ChatModel 스트리밍 응답 2.4 ChatClient 사용하기 Chapter 03 프롬프트 엔지니어링 3.1 프롬프트 템플릿 3.2 복수 메시지 추가 3.3 디폴트 메시지와 옵션 3.4 프롬프트 엔지니어링 3.5 제로-샷 프롬프트 3.6 퓨-샷 프롬프트 3.7 역할 부여 프롬프트 3.8 스텝-백 프롬프트 3.9 생각의 사슬 프롬프트 3.10 자기 일관성 Chapter 04 구조화된 출력 4.1 구조화된 출력 변환기 4.2 List〈String〉으로 변환 (ListOutputConverter) 4.3 T로 변환 (BeanOutputConverter) 4.4 List〈T〉로 변환 (BeanOutputConverter) 4.5 Map으로 변환 (MapOutputConverter) 4.6 시스템 메시지와 함께 사용 Chapter 05 음성 대화 5.1 음성 변환 기술 5.2 음성 변환해 보기 5.3 입력 음성 준비와 스트리밍 음성 재생 5.4 텍스트도 같이 출력되는 음성 대화 5.5 순수 음성 대화 구현 (방법1) 5.6 순수 음성 대화 구현 (방법2) Chapter 06 비전 및 이미지 생성 6.1 비전과 멀티모달 LLM 6.2 Spring AI 멀티모달 지원 6.3 객체 탐지 및 상태 분석 6.4 비디오 프레임 분석 6.5 이미지 생성형 모델 6.6 OpenAI 이미지 생성형 모델 6.7 Spring AI 이미지 생성형 모델 지원 6.8 이미지 생성 6.9 이미지 편집 Chapter 07 모델 전·후처리 어드바이저 7.1 Advisor 소개 7.2 Spring AI Advisor API 7.3 Advisor 구현 7.4 Advisor 적용 7.5 공유 데이터 이용 7.6 내장 Advisor 7.7 로깅 Advisor 7.8 세이프가드 Advisor Chapter 08 임베딩과 벡터 저장소 8.1 임베딩이란 8.2 벡터 저장소 설치 8.3 Spring AI Embedding Model API 8.4 OpenAI 임베딩 모델 8.5 텍스트 임베딩 8.6 VectorStore 인터페이스 8.7 Document 저장 8.8 Document 검색 8.9 Document 삭제 8.10 이미지 임베딩과 얼굴 인식 Chapter 09 대화 기억 9.1 대화 기억과 기억 저장소 9.2 대화 기억을 위한 Advisor 9.3 In-Memory 대화 기억 9.4 VectorStore 대화 기억 9.5 RDBMS 대화 기억 9.6 Cassandra 대화 기억 Chapter 10 문서 검색 기반 답변, RAG 10.1 RAG 이해하기 10.2 지식 기반 저장소와 ETL 10.3 ETL: Text, PDF, Word 파일 10.4 ETL: HTML, JSON 10.5 RAG: QuestionAnswerAdvisor 10.6 RAG: RetrievalAugmentationAdvisor 10.7 RAG: CompressionQueryTransformer 모듈 10.8 RAG: RewriteQueryTransformer 모듈 10.9 RAG: TranslationQueryTransformer 모듈 10.10 RAG: MultiQueryExpander 모듈 Chapter 11 도구 호출 11.1 도구 호출 11.2 도구 정의하기 11.3 프롬프트에 도구 정보 포함 11.4 추가 데이터 제공 11.5 도구에서 바로 응답 11.6 도구 예외 처리 11.7 이미지 분석 후 조치 도구 11.8 파일 관리 도구 11.9 인터넷 검색 도구 Chapter 12 MCP, 외부 도구 12.1 MCP란 12.2 MCP 통신 방식 12.3 STDIO 통신 방식 MCP Server 12.4 WebMVC 기반 SSE 통신 방식 MCP Server 12.5 WebFlux 기반 SSE 통신 방식 MCP Server 부록 A.1 OpenAI API key 생성 및 Credits 결제 A.2 Docker Desktop 설치 A.3 Vertex AI Gemini 모델 사용 A.4 온-프레미스 LLM 설치 찾아보기 |
저자 소개 1
25년 동안 시스템 제어 및 애플리케이션 개발자로 활동한 베테랑 개발자이자, IT 전문 교육자이기도 하다. 메카트로닉스를 전공했으며, 삼성항공 시스템 설계 파트에서 하드웨어 제어용 소프트웨어 개발을 담당했다. 유수한 교육기관에서 재직자 및 개발자 양성 교육을 진행해 왔으며, 현재는 한국인공지능·소프트웨어산업협회 AI인재개발본부에서 교수로 근무하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2025년 08월 24일
- 쪽수, 무게, 크기
- 472쪽 | 183*235*18mm
- ISBN13
- 9791169214230
출판사 리뷰
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ㆍ 생성형 AI의 자바 백엔드 실전 적용
ㆍ Spring 개발자의 AI 기술 도입 고민 해결 ㆍ 멀티모달부터 RAG까지 최신 AI 기능 Spring 구현 ▶ 완벽 가이드 | '이것이 자바다' 저자가 제시하는 Spring AI 완벽 가이드! 이 책은 검증된 저자가 Spring 생태계에서 생성형 AI를 통합하는 전 과정을 체계적으로 다룬 실무서다. 단순한 API 사용법이 아니라 실제 서비스 구축에 필요한 핵심 기능들을 실습 중심으로 구성했다. Chat Model API부터 프롬프트 엔지니어링, 구조화된 출력까지 기본기를 탄탄히 익힌 후, 음성 대화와 이미지 생성 등 멀티모달 처리로 자연스럽게 확장해 나간다. ▶ 고급 기능 | RAG부터 MCP까지, 실전 AI 서비스에 필요한 고급 기능을 모두 다룬다! 벡터 저장소를 활용한 임베딩부터 대화 기억, 문서 검색 기반 RAG 구현까지 현업에서 바로 써먹을 수 있는 핵심 기술들을 단계별로 학습한다. 특히 Tool Calling과 MCP(Model Context Protocol) 기반 외부 시스템 연동은 이 책만의 차별화된 강점이다. 빠르게 변화하는 AI 기술 트렌드를 반영한 최신 내용으로 구성되어 있다. ▶ 친숙한 경험 | Java 개발자를 위한 친숙한 학습 경험을 제공한다! '이것이' 시리즈 특유의 체계적인 구성과 풍부한 실습 예제로 AI 기술을 단계별로 학습할 수 있다. 각 장마다 실습용 UI와 예제 소스를 제공하며, 개발 환경 구축부터 실제 동작까지 상세히 안내한다. ▶ 실무 적용 | Java 생태계에서 AI 전환을 꿈꾸는 모든 개발자를 위한 완벽한 안내서! Spring Boot 백엔드 개발자로서 LLM 서비스 통합을 고민하는 분, AI Agent 애플리케이션 개발을 기획 중인 분, 음성 대화 챗봇이나 멀티모달 서비스 구축을 원하는 분 모두에게 실질적 도움이 된다. 생성형 AI 시대의 Java 개발자에게 든든한 기술적 토대가 되어줄 것이다. |
