It was great being able to learn how to integrate LLMs in a template format through the Spring AI library. I think it will be very useful for applying to real-world projects. I will continue to learn step by step.

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I highly recommend Spring AI to developers using Spring Boot and React, as well as those considering the introduction of AI systems in corporate environments.

This course goes beyond a simple introduction to libraries; it helps you understand the core concepts and internal structure of Spring AI, and strengthens your practical implementation skills through various hands-on examples. The course is based on Spring AI version 1.1.x and provides continuous technical support and expansion strategies to ensure you can adapt to future version upgrades.

Furthermore, we expand the practical value of Spring AI technology by utilizing MCP (Model Context Protocol) to achieve cross-domain context integration, AI linkage in distributed environments, and AI architecture design suitable for enterprise environments.

With the goal of building AI systems that can actually be deployed in corporate settings, this will serve as a practical guide that balances theory and hands-on experience.

tootoo

From the basics of the latest Spring AI to MCP

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

리액트

react

SpringAI

springai

Spring Boot와 React를 사용하는 개발자, 그리고 기업 환경에서 AI 시스템 도입을 고민하는 개발자분들께 Spring AI를 적극 추천드립니다.

본 과정에서는 단순한 라이브러리 소개에 그치지 않고, Spring AI의 핵심 개념과 내부 구조를 이해한 뒤 다양한 실습 예제를 통해 직접 구현해 보며 실무 적용 역량을 강화합니다.
Spring AI 1.1.x 버전을 기준으로 설명하며, 향후 버전 업그레이드에도 대응할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 확장 방향을 함께 제시합니다.

또한 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 도메인 간 컨텍스트 통합 및 분산 환경에서의 AI 연계와 엔터프라이즈 환경에 적합한 AI 아키텍처 설계를 실현함으로써, Spring AI 기술의 활용 가치를 한 단계 더 확장합니다.

기업 환경에서 실제로 도입 가능한 AI 시스템 구축을 목표로, 이론과 실습을 균형 있게 다루는 실전 중심의 가이드가 될 것입니다.

이진만(tootoo)

입문

초급

중급이상

스프링부트

Spring Boot

챗지피티

ChatGPT

검색증강생성

Model Context Protocol

SpringBoot에서 Spring AI 개발 환경 구축

Chapter 1. Chat Completion

Chapter 2. Prompt Template & Structured Output Converter

Chapter 3. Advisor API

Chapter 4. Multimodality API – Images & Vision

5. Multimodality API - Generating with Voice

Chapter 6. Tool Calling

Chapter 7. Embedding Model

Chapter 8. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Chapter 9. MCP (Model Context Protocol)

Appendix. React