Spring AI를 활용한 Google Gemini 기반 챗봇 개발 가이드

핵심 기술

이 문서는 Spring AI 프로젝트를 사용하여 Google Gemini 모델을 Spring Boot 애플리케이션에 통합하여 영화 추천 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다. Spring의 강력한 기능과 최신 LLM 기술을 결합하여 효율적인 AI 애플리케이션 개발 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• Spring AI 통합: OpenAI와 호환되는 엔드포인트를 통해 Google Gemini 모델을 Spring AI ChatClient로 쉽게 통합합니다.
• 애플리케이션 설정: application.properties (또는 .yml) 파일을 통해 Gemini API 키, 모델(gemini-2.0-flash 등), 엔드포인트 경로를 설정합니다.
• MovieChatService: 사용자 프롬프트를 받아 AI의 페르소나를 설정하는 SystemPromptTemplate과 결합하고, ChatClient를 통해 Gemini 모델에 비동기적으로 요청합니다.
• Prompt 구성: SystemPrompt와 UserPrompt를 List<Message> 형태로 구성하여 ChatClient에 전달하는 현대적인 Spring AI 방식을 사용합니다.
• 비동기 로깅: ChatLogService를 @Async로 구현하여 AI 응답 후에도 사용자 경험을 저해하지 않도록 백그라운드에서 데이터베이스에 대화 로그를 저장합니다.
• 아키텍처: 사용자 인터페이스 (ChatController), 비즈니스 로직 (MovieChatService), 데이터 로깅 (ChatLogService)으로 구성된 일반적인 Spring Boot 애플리케이션 구조를 따릅니다.
• 데이터베이스 연동: PostgreSQL 데이터베이스와 JPA를 사용하여 대화 로그를 저장합니다.

개발 임팩트

• Spring AI를 통해 다양한 LLM 제공업체(OpenAI, Hugging Face, Google Gemini 등)를 추상화하여 유연하고 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• 비동기 처리 기법을 적용하여 애플리케이션의 응답성과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• LLM의 페르소나 설정을 통해 AI의 응답을 효과적으로 제어하는 방법을 배울 수 있습니다.
• 이후 단계에서 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기술을 도입하여 외부 데이터 기반의 답변 생성을 가능하게 하는 기반을 마련합니다.

커뮤니티 반응

• 콘텐츠에서 특정 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없었으나, Spring AI의 간결한 API와 LLM 통합의 용이성은 개발자 커뮤니티에서 긍정적인 반응을 얻을 것으로 예상됩니다.

톤앤매너

전문적이고 실무적인 개발 가이드라인을 제공하며, Spring Boot의 Best Practice를 강조하고 AI 기술을 쉽게 통합할 수 있음을 명확히 합니다.