SpringAI vs LangChain4j: Java 개발자용 LLM 프레임워크 비교 (55 characte

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

  • SpringAISpring Boot와의 깊은 통합, 기업용 보안 및 감사 기능 강화
  • LangChain4j모듈화된 설계, 하이브리드 프로젝트에 적합한 유연성 제공
  • 성능 비교: LangChain4j는 기본 채팅1560 QPS (SpringAI: 1420 QPS), 세션 채팅410 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

- StreamingResponseHandler를 통한 실시간 처리 지원

2. 코드 예시 및 구현 방식

  • SpringAI

- @Autowired ChatClient 사용으로 AI 모델 직접 주입

- @AiFunction 애노테이션으로 도메인 서비스 연동

- SecurityFilterChain을 통한 AI_USER 역할 기반 보안 처리

  • LangChain4j

- OpenAiChatModel.builder()로 직접 모델 생성

- Flux을 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

  • SpringAISpring Boot 기반 기업 프로젝트 및 보안/감사 기능이 필수적인 경우 선택
  • LangChain4j유연한 모듈 구성이 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 LangChain4j하이퍼포밍 특성 활용