[Spring AI] 자바 개발자도 5분 만에 만드는 '사내 문서 검색 챗봇'

AI-Native Backend Development

파이썬은 필요 없다!
Spring AI로 구축하는 RAG 시스템

 

안녕하세요, code-resting입니다. 2026년 백엔드 시장의 화두는 "AI를 어떻게 서비스에 녹여내는가"입니다. 단순히 OpenAI API를 호출하는 것을 넘어, 우리 회사의 내부 데이터를 학습 없이도 똑똑하게 답변하게 만드는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴을 Spring AI로 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가?

LLM은 학습된 데이터 이외의 최신 정보나 비공개 데이터(사내 매뉴얼, 개인 정보 등)에 대해서는 답변하지 못하거나 환각(Hallucination) 현상을 보입니다.

💡 RAG의 핵심 프로세스:

1. 조회(Retrieve): 사용자의 질문과 관련된 문서를 벡터 DB에서 찾습니다.
2. 증강(Augment): 질문에 찾은 문서 내용을 덧붙여 프롬프트를 만듭니다.
3. 생성(Generate): LLM이 제공된 정보를 바탕으로 정확한 답변을 생성합니다.

2. 필수 의존성 추가 (Maven/Gradle)

Spring AI는 다양한 AI 모델(OpenAI, Anthropic, Llama 등)과 벡터 데이터베이스를 추상화하여 제공합니다.

// build.gradle
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
}

3. 실전 코드: ChatController 구현

가장 핵심이 되는 ChatClient를 활용한 코드입니다. 질문이 들어오면 벡터 DB에서 유사한 문서를 찾아 함께 전달하는 구조입니다.

@RestController
public class AiChatController {

    private final ChatClient chatClient;
    private final VectorStore vectorStore;

    public AiChatController(ChatClient.Builder builder, VectorStore vectorStore) {
        this.chatClient = builder.build();
        this.vectorStore = vectorStore;
    }

    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        // 1. 관련 문서 검색
        List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(question);
        String context = docs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining("\n"));

        // 2. 프롬프트 생성 및 실행
        return chatClient.prompt()
                .user(u -> u.text("Context: {context}\nQuestion: {question}")
                            .param("context", context)
                            .param("question", question))
                .call()
                .content();
    }
}

4. 2026년에 주목해야 할 포인트

• Local LLM (Ollama): 보안이 중요한 사내 데이터라면 외부 API 대신 로컬에 띄운 Ollama(Llama 3 등)와 Spring AI를 연동하는 것이 트렌드입니다.
• ETL Pipeline: PDF나 Notion 데이터를 정기적으로 읽어와 벡터 DB에 업데이트하는 자동화 파이프라인(Spring Batch 연동) 구축 역량이 중요해집니다.
• Function Calling: AI가 필요할 때 직접 DB 조회 API를 호출하도록 설계하는 '에이전트'형 아키텍처로 진화하고 있습니다.

💡 마무리하며

Spring AI는 이제 단순한 라이브러리가 아닌, 자바 생태계의 거대한 축이 되었습니다. 이제 자바 백엔드 개발자도 AI 모델의 특성을 이해하고, 이를 엔터프라이즈 환경에 통합하는 AI 엔지니어링 역량을 갖춰야 합니다.

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어제 다룬 '가상 스레드'와 함께 사용하면 최고의 퍼포먼스를 낼 수 있습니다!