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스프링 · 인공지능

[스프링] 스프링 AI

2026. 3. 12.

스프링 AI

스프링 AI란 자바/스프링 생태계에서 생성형 AI 기반 애플리케이션을 손쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 추상화 프레임워크이다. 초기 생성형 AI 애플리케이션 개발은 한동안 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), Neo4j 파이썬 라이브러리, 다양한 LLM 프로바이더의 파이썬 라이브러리 등 파이썬 생태계 중심으로 발전해 왔다. 수많은 파이썬 라이브러리가 생태계를 빠르게 장악했고 자바 진영은 상대적으로 뒤쳐져 있었다.

스프링 AI는 스프링 프레임워크가 그동안 추구해왔던 추상화 및 자동 설정을 기반으로 AI 기능을 자바/스프링 애플리케이션에 손쉽게 통합하도록 돕는 프레임워크이다. 이식성(portability), 모듈성(modular design), POJO 중심 설계를 핵심 원칙으로 내세우고 있다.

스프링 AI의 핵심 가치는 단순히 기존 파이썬 생태계를 따라 가기 위한 것은 아니며 AI 애플리케이션에 필요한 추상화된 개념들을 스프링 부트의 자동 구성 및 스타터에 통합시켜 기존 자바/스프링 개발자들이 익숙한 방법으로 생성형 AI 기반 애플리케이션을 개발하고 기존 자바/스프링 기반 웹 애플리케이션에 통합하도록 돕는 것에 있다. 기존 웹 애플리케이션을 AI와 통합하는데 있어 가장 좋은 선택지인 것이다.

현재 2026년 2월 기준으로 1.1.2 버전이 릴리즈된 상태이며, 1.1.x 버전은 스프링 부트 3.5.x 버전과 호환된다. 최근 버전 기준 수많은 모델 프로바이더와 벡터 저장소를 지원하므로 기존 웹 애플리케이션에 생성형 AI를 통합하기 위해 스프링 AI를 사용하는 것은 큰 문제가 되지 않을 것이다. 특히 엔터프라이즈 환경에서 특정 벤더에 대한 강한 종속성은 피해야 하는 요소가 될 수 있으므로 이러한 추상화는 큰 장점이 될 수 있다.

주요 기능

스프링 AI는 다양한 LLM 모델 프로바이더와 벡터 저장소와의 통합을 기존 추상화 인터페이스 기반으로 구현할 수 있도록 해준다. 이를 통해 개발자는 특정 LLM 모델이나 벡터 저장소에 종속되지 않고 유연하게 기술 스택을 선택하고 변경할 수 있다. 기본적으로 스타터 의존성만 추가하여 LLM 모델 상호작용, 임베딩 처리, 이미지 생성, 벡터 데이터베이스 연동 등을 구현할 수 있다.

기존 REST API 인터페이스로 널리 알려진 WebClient, RestClient와 유사한 이름의 ChatClient 인터페이스를 제공한다. ChatClient 인터페이스는 AI와 아주 기본적인 상호 작용을 할 수 있는 추상화된 인터페이스이며 동기 호출과 스트리밍 호출을 모두 지원한다. Advisor 체인을 통합하면 프롬프트 전처리, RAG, 메모리 주입, 응답 후처리 등의 워크플로우를 세부적으로 제어하고 이를 캡슐화할 수 있다. 이러한 구조는 AI 애플리케이션 프레임워크로서 기존 스프링의 추상화 원칙을 잘 따르는 구현으로 볼 수 있다.

LLM 기반 웹 애플리케이션의 인기 기능으로 널리 알려진 벡터 검색 및 RAG도 스프링 AI의 추상화 덕분에 손쉽게 구현할 수 있다. VectorStore 인터페이스를 통해 벡터 데이터베이스와 상호 작용할 수 있으며, EmbeddingModel 인터페이스를 통해 데이터를 벡터로 임베딩할 수 있다.

에이전트 구현을 위한 기능도 많이 발전되었다. 로컬 함수 호출, MCP 프로토콜 기반 원격 도구 호출에 그치지 않고 하나 이상의 LLM 호출을 오케스트레이션, 병렬화하여 복잡한 워크플로우로 관리하는 기능도 제공한다. 아직 상태 관리(state management) 측면에서 랭그래프(LangGraph) 보다 부족한 부분은 사실이며 에이전트 실행 상태 관리, 체크포인트 관리, 인간의 개입(human-in-the-loop) 메커니즘은 아직 지원되지 않는 것으로 보인다. 세션 및 컨텍스트, 메모리 기반으로 상호작용의 전체 컨텍스트를 관리하는 것만으로도 대부분의 경우 충분할 것이다. 다만 에이전트가 복잡하고 많은 작업을 처리할 때 중간 단계에 대한 상태 관리는 단순 대화 맥락 유지와는 다르며 이를 위해서는 커스텀 구현이 필요할 수 있다.


추상화는 오히려 단점이 될 수 있다

스프링 AI의 강력한 추상화가 장점만 제공하는 것은 아니다. 과도한 추상화는 내부 프레임워크의 구현을 복잡하게 만든다. 또한, 특정 프로바이더에 한정된 기능이 프레임워크에 통합되었는지 잘 확인해야 한다.

LLM 프로바이더 별로 다양한 기능 지원(멀티모달, 함수 호출, 구조화된 JSON 타입 유형, 인간 개입을 통한 중단 등)은 다를 수 있으므로 사용 시 주의해야 한다. 생성형 AI에 대한 프로바이더의 기술 스펙은 아직 표준화가 부족하며, 기술의 발전 속도도 매우 빠르다. 따라서 원하는 기능 구현이 추상화되어 있는지, 커스텀한 구현을 위해서 특정 프로바이더를 사용해야 하는지 확인이 필요한 경우도 발생하게 된다. 추상화에 의해 API 노출이 제한되고 호환성 이슈가 남아 있다면 결국 커스텀한 구현이 필요해지는 시점이 오기 때문이다.


참고