[Part 1] Spring AI 사례로 배우는 AI 애플리케이션 통제 기법: 비용·품질·리스크·흐름 통제

Spring AI로 AI 기능을 구현했다면, 이제는 AI가 어떻게 동작하는지 관찰하고 비용·품질·리스크·흐름을 통제하는 방법을 고민할 차례입니다. LLM을 호출하고 RAG를 연결하고 구조화된 응답을 받는 것만으로 AI 애플리케이션이 충분히 신뢰할 수 있게 되는 것은 아닙니다. 실제 애플리케이션에서는 요청이 어떤 경로로 처리되었는지, 모델에 얼마나 많은 컨텍스트를 전달하고 있는지, 생성된 결과를 어디까지 신뢰할 수 있는지, 위험한 추천을 어떻게 제한할 것인지까지 함께 고민해야 합니다. 이 강의에서는 Spring AI 기반의 Incident Responder 애플리케이션을 하나의 일관된 사례로 사용합니다. 정상적으로 동작하지만 아직 충분히 통제되지 않은 baseline에서 시작해 실제 실행 결과를 관찰하고 문제를 발견한 뒤, 코드에 통제 지점을 추가하고 개선 전후를 비교합니다. 이를 통해 특정 AI 기능의 사용법을 하나 더 배우는 것을 넘어, 확률적으로 동작하는 AI를 Java/Spring 애플리케이션 안에서 어떻게 관찰하고 제한하고 검증할 것인지에 대한 설계 관점을 익힙니다.