Spring AI는 배웠지만, 실무는 여전히 어렵다
Spring AI 강의를 통해 AI의 기초 개념과 예제는 익혔지만, 실제 서비스를 개발하고 적용하는 일은 여전히 어렵습니다. 특히 다음과 같은 AI 기술들은 진입장벽이 꽤 높습니다.
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임베딩(embedding) 모델을 어떻게 선택하고 학습시키는지?
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벡터 데이터베이스(vector DB)는 어떤 걸 써야 하고, 어떻게 연결하는지?
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리랭킹(reranker)은 왜 필요한지? 어떻게 정확도를 높이는지?
결국 Spring AI를 직접 활용해서 RAG 시스템을 구축하려면, 문서를 청킹하고, 임베딩 모델로 벡터를 생성한 후, 벡터 DB에 저장하고, 질의 시 검색 및 리랭킹 과정을 거쳐야 합니다.
그러나 위와같은 AI의 세부적인 기술들을 모두 알지 못하더라도, SionicAI 플랫폼을 사용하면 아주 쉽게 문서학습 부터 질의응답까지 가능합니다.
Sionic AI는 이런 문제를 어떻게 해결할까?
Sionic AI는 이런 복잡한 AI 기술들을 추상화하여 "개발자가 손쉽게 AI 기능을 활용할 수 있는 플랫폼"을 제공합니다.
"고객은 복잡한 AI 기술을 신경 쓰지 않고, 자신의 비즈니스에만 집중하면 됩니다.
나머지 복잡한 모든 과정은 SionicAI가 해결해 드립니다."
즉, Sionic AI는 고객과 AI를 이어주는 다리 역할을 합니다.
어려운 기술 과제 | Sionic AI에서의 해결 방식 |
직접 임베딩 모델 구축 및 운영 |  자동으로 자사 데이터에 최적화된 임베딩 처리 |
벡터 DB 구축, 운영, 스케일링 | 자동으로 벡터 DB 생성 및 관리 (백업/최적화 포함) |
리랭커 도입 및 파라미터 튜닝 | 리랭커 모델 자동 적용, 답변 정밀도 향상 |
모델 업데이트 및 지속적 학습 | 사용자 피드백 기반 자동 학습 개선 |
AI Agent란?
AI Agent는 특정 도메인 지식에 특화되어 사용자의 질문이나 요청을 스스로 이해하고, 관련 정보를 찾아 가장 정확한 답변을 제공하는 AI입니다. 이는 굉장히 복잡하고 어려운 일이고, 단순한 springAI를 이용한 로직 구현으로 해결되는 문제가 아닙니다.
하지만 SionicAI에서는 이 모든 과정을 클릭 몇 번으로 해결할 수 있도록 합니다. AI Agent는 STORM Platform이 제공하는 핵심 기능 중 하나로, 사용자의 데이터를 분석하여 최적의 답변과 해결책을 제공하는 지능형 AI 시스템입니다. Sionic AI의 AI Agent는 단순히 미리 설정된 답변을 전달하는 챗봇이 아니라, 고객의 데이터를 기반으로 상황을 실시간으로 분석하고, 그에 맞는 맞춤형 대응을 제시합니다. 또한, 지속적인 학습을 통해 점점 더 정교해지는 학습형 AI의 역할을 수행합니다.
Sionic AI를 활용한 고객 사용 예시
다음은 Sionic AI에서 AI Agent를 만드는 구체적인 절차입니다.
1.
에이전트 생성
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SionicAI 플랫폼에서 "에이전트 생성" 클릭
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에이전트 이름 및 RAG ON/OFF 설정
2.
문서 업로드
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내가 원하는 PDF, Word 등 자료를 업로드
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이미지나 표를 적절히 파싱하는 Storm Parse 사용 가능
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Storm Parse는 단순 텍스트 추출이 아니라, 문서의 구조를 인식한 청킹을 수행합니다.
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예를 들어, 표 제목과 데이터, 이미지 캡션 등을 함께 추출하여 질의응답 정확도를 높여줍니다.
3.
즉시 질의응답
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내가 학습시킨 문서에 대해 즉시 질의응답 수행 가능
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별도의 복잡한 설정 없이 즉시 사용 가능
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참조한 문서 청크 확인 가능
4.
피드백 기반 학습
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비개발자도 손쉽게 AI 모델을 직접 조정하고 개선할 수 있도록 지원
Storm Open API를 활용해서 AI Agent 사용하기
Storm API Key 발급
Storm Open API
Storm 페이지에서 올린 문서를 바로 AI가 학습하므로, 내부 운영자가 그에 대한 질문을 던져 응답을 받도록 자동화할 수 있습니다.
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문서 학습 요청 POST /api/v2/documents/by-file
다양한 형태의 문서를 실시간 학습합니다.
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채팅 전송 (non-stream) POST /api/v2/answer
실시간 질의 응답을 처리합니다.
마치며
지금까지 Spring AI 시리즈를 통해 기초 개념부터 실습까지 함께 살펴봤습니다.
이번 글에서는 복잡한 AI 기술을 직접 구현하지 않더라도, Sionic AI를 활용해 문서 기반 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있다는 점을 다뤘습니다.
이제 남은 것은 실제로 적용해보는 일입니다.
간단한 문서 하나로도 충분히 시작할 수 있고, 직접 다뤄보시면서 어떤 방식이 우리 서비스에 적합한지 판단할 수 있습니다. 필요에 따라 API를 연동하거나, 팀 내부에 파일 기반 지식베이스를 구축하는 등 확장도 가능합니다.
AI 도입은 더 이상 복잡한 기술 구현이 아니라, 적절한 도구를 선택하고 활용하는 일로 바뀌고 있습니다.
이번 시리즈가 그 첫걸음을 시작하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
마지막 강의에서는 이번에 다룬 내용을 바탕으로,
Storm Open API를 활용해 AI Agent와 연동되는 초간단 챗봇을 만드는 실습을 진행할 예정입니다.
관심 있는 분들은 이어지는 실습을 통해 직접 동작하는 예제를 함께 만들어보세요.
수고 많으셨습니다.