SpringAI vs LangChain4j: Java 개발자가 선택하는 LLM 프레임워크 비교
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 개발 툴
대상자
- Java 개발자 (특히 Spring Boot 기반 기업용 AI 프로젝트)
- 난이도 관점:
- SpringAI: Spring 프레임워크 경험 필수 (경사도 높음)
- LangChain4j: 순수 Java 기반으로 접근 가능 (중간 수준)
핵심 요약
- SpringAI는
Spring Boot
와의 깊은 통합, 기업용 보안 및 감사 기능 강화 - LangChain4j는
모듈화된 설계
,하이브리드 프로젝트
에 적합한 유연성 제공 - 성능 비교: LangChain4j는
기본 채팅
시1560 QPS
(SpringAI: 1420 QPS),세션 채팅
시410 QPS
(SpringAI: 350 QPS)
섹션별 세부 요약
1. 기능 설계 및 철학
- SpringAI
- Convention over configuration
원칙 적용
- Spring Boot
기반 Autowire
자동화 지원
- @AiFunction
, @ChatSession
애노테이션으로 AI 모델 연동
- LangChain4j
- JavaScript
스타일의 모듈화
설계
- Tool
인터페이스 기반 수동 구성 강조
- StreamingResponseHandler
를 통한 실시간 처리 지원
2. 코드 예시 및 구현 방식
- SpringAI
- @Autowired ChatClient
사용으로 AI 모델 직접 주입
- @AiFunction
애노테이션으로 도메인 서비스 연동
- SecurityFilterChain
을 통한 AI_USER
역할 기반 보안 처리
- LangChain4j
- OpenAiChatModel.builder()
로 직접 모델 생성
- Flux
을 통한 스트리밍 응답 처리
- Tool
인터페이스를 사용한 getWeather
함수 구현
3. 성능 및 확장성
- QPS 성능
- 기본 채팅
: LangChain4j (1560 QPS) > SpringAI (1420 QPS)
- 세션 채팅
: LangChain4j (410 QPS) > SpringAI (350 QPS)
- 스트리밍
: LangChain4j (2400 QPS) > SpringAI (2100 QPS)
- 메모리 사용
- 기본 채팅
: LangChain4j는 SpringAI 대비 15% 더 효율적
4. 사용 사례 및 권장 사항
- SpringAI
- Spring Boot 기반 기업 애플리케이션
(보안, 감사 기능 필요)
- AI 모델과 기존 Spring 인프라 통합
- LangChain4j
- CLI, 스탠드얼론 앱
(모듈화 필요)
- 하이브리드 AI 에이전트 도구체인
(Tool-first 설계)
결론
- SpringAI는
Spring Boot
기반 기업 프로젝트 및 보안/감사 기능이 필수적인 경우 선택 - LangChain4j는
유연한 모듈 구성
이 필요한 프로토타입, CLI, 하이브리드 AI 시스템에 적합 - 프레임워크 선택 가이드:
- 기존 Spring 기술 스택이 있다면 SpringAI
- 경량하고 유연한 설계가 필요한 경우 LangChain4j
- 성능 최적화가 필수적일 때는 LangChain4j의 하이퍼포밍
특성 활용