Spring AI 교육 과정

1. Spring AI 소개

• 프로젝트 생성 및 설정
• 프롬프트와 프롬프트 제출의 역할
• 첫 번째 테스트 작성
• 모델 선택
• 모델 설정
• Spring AI 기능 미리보기

2. 응답 이해하기

• 관련 있는 답변 확인 방법
• 러닝타임 정확도

3. 프롬프트 심화

• 프롬프트 템플릿 사용
• 새로운 프롬프트 템플릿 정의
• 컨텍스트 이해하기
• 역할(Role) 및 그 중요성
• 옵션을 사용하여 응답 생성에 영향을 미치기
• 스트리밍 및 출력 형식 지정
• 응답 내 메타데이터

4. 사용자 데이터 및 문서 활용

• RAG(검색 증강 생성) 이해하기
• 벡터 스토어 설정 및 문서 로드
• 첫 번째 RAG 구현
• 어드바이저를 활용한 RAG
• 모듈형 RAG 기능

5. AI에서 기억(Memory)의 역할

• 기억이 필요한 이유
• 대화 지원을 위한 기억 추가 및 설정
• 대화 ID
• 영속성 기억 지원
• 채팅 기억을 벡터 스토어에 저장하기

6. AI 도구(AI Tools)

• 도구 사용이 활성화된 애플리케이션
• 도구 기능 이해하기
• 도구 작성 및 적용하기
• 도구로서 함수 활용

7. Model Context Protocol(MCP)

• MCP가 필요한 이유?
• MCP 클라이언트 작업하기
• MCP 서버 작성
• MCP 서버용 데이터베이스 및 도구
• HTTP 및 SSE(Server-Sent Events) 전송 이해하기
• 프롬프트 및 리소스 노출

8. 운영 모니터링

• 액추에이터 메트릭 활성화
• 벡터 스토어 작업 확인
• 모델 상호작용 확인
• 토큰 카운팅
• Prometheus에 통합하여 대시보드 생성
• AI 작업 트레이싱

9. 생성형 AI 보안 및 안전장치

• RAG를 통해 접근되는 문서 통제
• 도구 보안 강화
• 적대적 프롬프트 대응
• 사용자 입력 중재(Moderation)

10. 일반적인 생성형 AI 패턴

• 컨텐츠 요약
• 메시지 번역
• 감정 분석

11. 에이전트(Agents)의 역할

• 에이전트란?
• 에이전틱 워크플로 구현
• 프롬프트 체인, 태스크 라우팅 및 병렬화
• MCP를 통한 에이전트 액세스