1장. 웹 애플리케이션 프로젝트 만들기

1절. FastAPI를 이용한 파이썬 웹 애플리케이션
1.1. 개발 환경
1.2. FastAPI 설치
1.3. FastAPI 애플리케이션 생성
1.4. 데이터 모델링
1.5. FastAPI 문서화
1.6. FastAPI 미들웨어
1.7. FastAPI 종합 예제
1.8. 애플리케이션 실행

2절. Spring Boot를 이용한 자바 웹 애플리케이션
2.1. JDK 설치
2.2. Spring Tools for Eclipse
2.3. Spring Boot 프로젝트 만들고 실행하기


2장. Spring Boot와 FastAPI로 구현하는 AI 객체 탐지 시스템

1절. 비동기 웹서비스 아키텍처와 개발 환경
1.1. 시스템 아키텍처
1.2. 개발 환경

2절. 파이썬 FastAPI 프로젝트
2.1. 테스트를 위한 RestAPI 구현
2.2. FastAPI 앱 실행
2.3. 이미지 객체 탐지 서비스 구현
2.4. 전체 코드
2.5. 서비스 실행 확인

3절. 자바 Spring Boot 프로젝트
3.1. Spring Boot 프로젝트 만들기
3.2. WebClient 빈 설정
3.3. 요청 컨트롤러
3.4. 비동기 요청을 위한 HTML 페이지
3.5. 요청 테스트


3장. MQTT를 이용한 실시간 객체 탐지 영상 전송과 수신

1절. 실시간 영상 스트리밍 서비스 개요
1.1. 시스템 아키텍처
1.2. 개발 환경
1.3. MQTT

2절. AI 서버에서 실시간 객체 탐지 후 영상 스트리밍
2.1. 객체 탐지 후 MQTT 브로커에 영상 스트리밍하기
2.2. 전체 코드
2.3. 객체 탐지 서비스 실행

3절. MQTT 브로커에서 이미지 수신하기
3.1. 자바 웹에서 이미지 수신하기
3.2. 전체 코드
3.3. 실행
3.4. 자주 발생하는 오류


4장. Spring AI로 완성하는 컨텍스트 중심 AI 시스템

1절. 개요

2절. WebClient를 이용한 OpenAI API 연동
2.1. WebClient 기반 API 호출 구조
2.2. WebClient 사용하기
2.3. Chat Completions 엔드포인트
2.4. WebClient 기반 서비스 구성

3절. Spring AI 기반 OpenAI API 연동
3.1. Spring AI란?
3.2. Spring AI를 사용할 때 장/단점
3.3. 설정 파일
3.4. ChatClient
3.5. Spring AI 기반 서비스 구성
3.6. 테스트

4절. 프롬프트 기반 AI 서비스 구현
4.1. 프롬프트 설정하기
4.2. 스트리밍
4.3. 전체 코드

5절. 문맥을 이해하는 챗봇
5.1. 메모리 설정하기
5.2. 채팅 UI
5.3. 스트리밍으로 채팅 서비스 구현하기
5.4. 메모리의 히스토리 불러오기
5.5. On-premise LLM

6절. Tool Calling과 RAG
6.1. Tool Calling
6.2. RAG
6.3. Tool Calling과 RAG의 용도 비교

7절. 텍스트로 이미지 생성하기
7.1. 이미지 생성 모델의 특징과 제약
7.2. 스프링 부트 프로젝트 생성 시 설정 파일
7.3. 서비스와 컨트롤러
7.4. UI를 위한 HTML
7.5. 실행 결과

8절. MCP와 AI 시스템 확장
8.1. MCP 개요
8.2. JSON-RPC 2.0과 메시지 구조
8.3. MCP 서버
8.4. 파일 시스템 MCP 서버 요구사항과 기본 설정
8.5. 파일 시스템 서비스
8.6. 파일 시스템 McpTool
8.7. 파일 시스템 MCP 서버 실행 및 테스트

9절. 외부 지식 시스템과 MCP 클라이언트
9.1. Notion MCP
9.2. Docker를 이용한 Notion Local MCP 서버 실행
9.3. 노션 데이터를 사용하는 챗봇
9.4. 비즈니스 코드와 실행
9.5. 실행