블로그 글

시니 선생님이 개발 블로그에 쓴 글입니다.

✅ 1. Spring Boot에서 CLI 기능 구현하기 package com.jscode.chat; @Configuration public class CliConfig { @ConditionalOnProperty(prefix = "spring

✅ 1. Similarity란 무엇일까? AI가 텍스트를 숫자로 된 좌표(Vector)로 바꿨다면, 이제 "어떤 단어들이 서로 비슷한 의미를 가질까?"를 수학적으로 계산할 수 있게 됨 이것이 바로 유사도(Similarity)임 ✅ 2. 두 벡터 사이의

✅ 1. ChatService 구현 이전 시간에 구현한 Advisor들을 Chat Service에 등록하기 ChatService.java package com.jscode.chat.service; @Service public class ChatSe

✅ 1. Vector Database란 무엇일까? 과거의 백엔드 개발은 텍스트, 숫자 데이터를 관계형 DB에 저장하는 것이 전부였음 하지만, AI 시대가 오면서 데이터를 저장하고 검색하는 패러다임 자체가 완전히 바뀜 그 중심에 있는 것이 바로 Vect

✅ 1. build.gradle 수정 dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-webmvc' // implementation 'org.springframe

✅ 1. Streaming으로 Flux 형태로 응답 받기 ChatController.java @GetMapping(value = "/st",produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public @Nullable

✅ 1. build.gradle 수정 dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-webmvc' implementation 'org.springframewo

✅ 1. Spring AI ChatClient란 무엇일까? Spring AI 생태계에서 AI 모델(ChatGPT, Claude 등)과 대화를 주고받는 모든 과정을 총괄하고 제어하는 최상위 핵심 인터페이스 기존의 단순한 API 호출 방식은 질문을 던지고

✅ 1. 테스트 반드시 Try it out 버튼을 클릭하여 테스트 진행 userPrompt 입력 예: Spring AI에 대해서 설명해주세요. 답변이 잘 나오는지 확인한다. Ollama를 활용한 실습에서는 로컬 모델의 특성상 OpenAI 모델보다 답변

ChatClient 내부에는 유저의 질문이 AI를 거쳐 최종 결과물로 나오기까지 각각의 역할을 수행하는 5가지의 핵심 컴포넌트가 유기적으로 연결되어 있음. 어떤 컴포넌트가 있는지 살펴보자 ✅ 1. ChatClient 진입점 AI 대화의 시작과 끝을

✅ 1. Spring AI Models이란 무엇일까? OpenAI(ChatGPT), Google(Gemini), Anthropic(Claude) 등 다양한 외부 AI 서비스와 통신하기 위한 자바 표준 인터페이스 해당 인터페이스가 없다면, 특정 회사의

✅ 1. Spring AI Structured Output이란 무엇일까? AI 모델이 뱉어내는 예측 불가능한 문자열(String) 형태의 답변을, 백엔드 서버가 즉시 사용할 수 있는 정형화된 데이터 규격(JSON, 자바 객체, 리스트 등)으로 강제하고