Spring AI 고급 활용 - 대화 기록 전달 및 모델 파라미터 조정
개요
이전 문서를 통해 Spring AI에서 OpenAI 통합과 함수 호출(Function Call) 방법을 익혔다면, 이제 보다 심화된 기능들을 살펴보겠습니다. 특히 이전 대화 내역을 어떻게 전달하고, 모델의 동작을 제어하는 다양한 파라미터를 설정하는지에 중점을 두고 설명합니다.
핵심 개념
Spring AI란?
Spring AI는 자바 기반 AI 애플리케이션 개발을 간소화하기 위해 설계된 스 ...
7월 14일 00:26에 게시됨
실무 기반 AI 에이전트 설계 및 구현 매뉴얼
지능형 에이전트의 이해와 직접 구현하기
기존의 대화형 AI 서비스는 주로 일회성 질의응답에 최적화되어 있습니다. 사용자의 복잡한 의도를 파악하여 여러 단계를 거쳐 스스로 행동할 수 있는 시스템은 아직 보편화되지 않았습니다. 이러한 한계를 극복하고, 환경 변화를 감지하며 목표를 달성하는 주체(Agent) 를 만들기 위해서는 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 ...
7월 13일 17:56에 게시됨
LangChain4j를 활용한 Java AI 에이전트 구축 및 도구 연동 방법
AI 에이전트의 핵심 개념
AI 에이전트는 단순한 텍스트 생성을 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 자율형 시스템입니다. 자바 생태계에서 이러한 에이전트를 구축하기 위해 LangChain4j 프레임워크를 활용하면 LLM(거대언어모델)과의 상호작용, 도구 호출, 메모리 관리 등을 선언적이고 깔끔한 코드로 구현할 수 있습니다. 주요 핵심 기능은 다음과 같습니다.
의 ...
6월 23일 16:46에 게시됨
벡터 저장소와 임베딩을 활용한 LangChain 데이터 대화 구현
이전에 문서 로드 및 분할 방법에 대해 다루었으며, 이번에는 벡터 저장소와 임베딩 기술을 중심으로 설명합니다.
LangChain을 사용하여 외부 데이터와 상호작용하는 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
문서 로딩 (Document Loading)
분할 (Splitting)
저장 (Storage)
검색 (Retrieval)
출력 (Output)
지난 포스트에서 문서 로드 및 분할에 대해 설명했으므로, 이 ...
6월 20일 01:54에 게시됨
OpenAI Agents SDK의 Guardrail 활용: 안전한 질문 답변 시스템 구축
OpenAI Agents SDK의 Guardrail을 활용하여 안전하고 효과적인 질문 답변 시스템 개발하기
대규모 언어 모델 기반 AI 애플리케이션을 개발할 때, 대부분의 개발자들은 AI가 얼마나 더 똑똑하게 답변하는지에 집중합니다. 하지만 종종 간과되는 중요한 부분은 AI의 답변이 항상 안전하고 적절하며 비즈니스 요구 사항을 준수하도록 하는 것입니다. 예를 들어, 중고생을 위한 ...
6월 17일 20:37에 게시됨
VSCode에서 sub2api를 통한 Codex 연동 완벽 가이드
2026년 현재 많은 개발자들이日常 개발 환경으로 VSCode + Codex(GPT-5.x) 조합을 활용하고 있다.
그러나 현실적인 문제점이 존재한다:
공식 API의 불안정성 / 네트워크 복잡성 / 비용 관리 불가
이러한 이유로 점점 더 많은 개발자들이 선택하는 방법이:
sub2api(OpenAI 호환 게이트웨이)를 활용한 Codex 연동
이 글에서 다루고자 하는 핵심 내용:
VSCode에서 Codex CL ...
6월 9일 01:30에 게시됨
AI 에이전트 메모리 시스템 구축 가이드
Elasticsearch 9.x를 활용한 로컬 배포
많은 개발자들이 AI 에이전트를 처음 시작할 때 직면하는 문제 중 하나는 에이전트가 대화를 기억하지 못한다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Elasticsearch(ES)를 사용하여 "메모리 저장소"를 구축할 수 있습니다.
1.1 LLM이 왜 기억하지 못하는지 이해하기
대형 언어 모델(LLM)은 본질적으로 상태가 없기 때문에 ...
6월 9일 00:58에 게시됨
마이크로소프트 Semantic Kernel을 활용한 AI 에이전트 설계 및 구현
AI 에이전트(AI Agent)의 개념과 구조
AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 환경을 인지하고, 스스로 판단하여 작업을 수행하는 자율적 소프트웨어 시스템입니다. 단순한 질의응답을 넘어, 주어진 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 계획하고 실행하는 것이 특징입니다.
주요 특징
자율성: 사용자의 미세한 지시 없이도 상위 목표를 달성하기 위해 자체적으 ...
6월 7일 22:24에 게시됨
LangChain4j의 동기 및 스트리밍 언어 모델 인터페이스 비교와 구현
LangChain4j의 핵심 언어 모델 인터페이스
LangChain4j 프레임워크에서 대형 언어 모델(LLM)과 통신할 때 주로 사용되는 두 가지 핵심 인터페이스는 ChatLanguageModel과 StreamingChatLanguageModel입니다. 이 두 인터페이스는 응답을 수신하는 메커니즘과 적합한 애플리케이션 아키텍처에서 명확한 차이를 보입니다.
아키텍처 및 동작 방식 비교
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6월 1일 21:30에 게시됨