[실습] Chat Memory Advisor로 메모리 기능 추가하기

JSCODE 시니

2026. 06. 13.

✅ 1. Advisors 프로세스

• 사용자가 입력한 순수한 형태의 질문을 Spring AI 내부에서 처리하고 다루기 쉬운 ChatClientRequest 객체로 변환

• 이곳에 등록된 여러 Advisor들이 개입하여 요청 데이터를 검사하거나 변경함
• 예시 : SimpleLoggerAdvisor는 이 단계에서 AI에게 어떤 질문(Prompt)을 보낼 예정인지 로그를 남기고, 다른 Advisor는 질문에 추가적인 컨텍스트나 시스템 프롬프트를 덧붙이는 작업을 함

• Advisor들을 거치며 최종적으로 완성된 요청이 실제 AI 모델(OpenAI, Gemini 등)로 전송됨

• 답변을 사용자에게 최종 반환하기 전에 Advisor들이 다시 한번 개입함
• 예시 : SimpleLoggerAdvisor는 이 단계에서 AI가 어떤 답변을 생성했는지, 토큰은 얼마나 사용했는지 등을 로그로 출력함. 다른 Advisor들은 답변을 특정 포맷으로 파싱하거나 검증함

• 모든 Advisor의 처리가 끝난 내부 응답 객체를 최종적으로 개발자(또는 사용자)가 받게 될 표준 ChatResponse 형태로 변환하여 반환하면서 전체 프로세스가 종료됨

✅ 2. SimpleLoggerAdvisor 객체 생성

• 이름 그대로 로깅(Logging)을 담당

• 우리가 작성한 프롬프트가 실제로 어떤 형태의 JSON으로 변환되어 AI에게 날아가는지, 그리고 AI가 대답을 생성하는 데 걸린 시간과 정확한 응답 데이터가 무엇인지를 디버깅 콘솔에 전부 찍어줌

package com.jscode.chat;

@Configuration
public class ChatConfig {

    @Bean
    public SimpleLoggerAdvisor simpleLoggerAdvisor(){
        // builder().build() 패턴을 사용하여 로거 객체 생성
        return SimpleLoggerAdvisor.builder().build();
    }

}

public SimpleLoggerAdvisor() {
  // 오더 값 확인해보기!
	this(DEFAULT_REQUEST_TO_STRING, DEFAULT_RESPONSE_TO_STRING, 0);
}

✅ 3. chatMemory 객체 생성

우리가 API를 통해 백엔드 서버에서 AI를 직접 호출할 때, LLM API는 무상태로 동작함. 즉 기억을 하지 못함 따라서, 우리가 새로운 질문을 던질 때마다 과거에 나누었던 대화 기록 전체를 프롬프트에 덧붙여서 같이 보내야 함 이걸 하나하나 우리가 붙이는 것은 불가능하기 때문에 Advisors를 활용하여 쉽게 구현할 수 있음

• 대화 기록(히스토리)을 차곡차곡 저장해 두는 '수첩

• 스프링에서는 기본적으로 메모리에 저장하는 InMemoryChatMemory를 제공

@Bean
public ChatMemory chatMemory(){
    return MessageWindowChatMemory.builder().maxMessages(10).build();
}

✅ 4. MessageChatMemoryAdvisor 객체 생성

• 우리가 짧은 질문만 던지더라도, 해당 Advisor가 대답을 가로채서 기존의 대화 기록을 끼워 넣은 다음, 최종 프롬프트를 AI에게 대신 전달해줌

@Bean
public MessageChatMemoryAdvisor messageChatMemoryAdvisor(ChatMemory chatMemory){
    return MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build();
}