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시니 선생님이 개발 블로그에 쓴 글입니다.

✅ 1. Tool Service 구현 ToolService.java package com.jscode.tool.service; @Service public class ToolService { private final ChatClient chat

✅ 1. 지역별 날씨 조회 외부 API Tool 구현 Tools.java package com.jscode.tool; @Service public class Tools { private final RestClient restClient;

✅ 1. CLI 테스트 경고(Warning) 로그는 우리가 콘솔 로그를 전부 다 제외했기 때문에 뜨는 경고(Warning)이니 무시하셔도 됩니다! 신경 쓰이시는 분들은 logback config 파일을 작성해서 수정해 보셔도 좋습니다! ✅ 2. Res

✅ 1. Spring AI Tool Calling이란 무엇일까? Tool Calling(또는 Function Calling)은 AI 모델이 외부 시스템(DB, API, 사내 시스템)과 직접 상호작용할 수 있도록 권한을 부여하는 기능 주요 용도 개발자의

✅ 1. RAG Service 구현 RagChatService.java public RagChatService(ChatClient.Builder chatClientBuilder, Advisor[] advisors) { this.chatClien

✅ 1. LLM의 한계 LLM은 뛰어난 문장 생성 능력을 갖추고 있지만, 실무에 바로 적용하기에는 두 가지 치명적인 단점이 있음 사실 기반 정확성의 부족: 모르는 것도 아는 것처럼 꾸며내는 '환각 현상(Hallucination)'이 발생 문맥 인식 및

✅ 1. Docker 설치 윈도우 사용자 맥 사용자 ✅ 2. 체크 사항 2023년 7월부터 Docker Compose V1의 업데이트를 중단했다. 따라서 Docker Compose는 V2를 설치할 것을 권장한다. 혹시나 기존에 설치되어 있는 Docke

✅ 1. ETL 파이프라인이란? RAG(검색 증강 생성) 시스템의 성능은 결국 'Vector DB에 얼마나 깨끗하고 잘 정돈된 데이터가 들어있는가'에 달려 있음 아무리 뛰어난 LLM과 고급 Advisor를 사용하더라도, 원본 데이터가 엉망이면 AI는

✅ 1. application.yaml 수정 app: rag: documents-location-pattern: classpath:spring-ai-llm.pdf etl: pipeline: init: true cli:

✅ 1. application.yaml 수정 app: rag: documents-location-pattern: classpath:spring-ai-llm.pdf cli: enabled: true ✅ 2. chatConfig 수정

✅ 1. Spring AI에서 RAG를 구현하는 방법 Spring AI는 RAG 구현을 위해 프롬프트를 가로채고 조작하는 Advisor패턴을 적극적으로 사용함 실무에서는 목적에 따라 크게 두 가지 Advisor를 선택해서 사용함 ✅ 2. 실무에서 사용

✅ 1. 실무에서 사용하는 두 가지 Advisor QuestionAnswerAdvisor RetrievalAugmentationAdvisor ** ✅ 2. 의존성 추가 implementation("org.springframework.ai:spring-