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이 Spring AI 단계별 튜토리얼은 Spring Boot 3에서 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 첫 번째 REST 엔드포인트를 구축하는 과정을 안내합니다. 여러분은 ChatClient를 사용하여 Java에서 OpenAI를 호출하고, 소스 코드에 API 키를 노출하지 않으며, curl로 검증하는 방법을 배우게 됩니다. 이는 당사의 AI 개발자 튜토리얼 시리즈를 위한 백엔드 기초 과정입니다.

만약 당사의 Angular CRUD + Spring Boot 시리즈를 통해 REST API를 구축해 본 경험이 있다면 이미 아키텍처를 알고 계실 것입니다. 우리는 그 위에 AI 레이어를 추가할 것입니다.

사전 요구 사항: Java 17 이상, Maven, OpenAI API 키, 기본적인 Spring Boot REST 지식.

소요 시간: 약 45분.

아키텍처 (Architecture)

Client (curl / Angular)
    POST /api/chat  { "message": "Hello" }
         ▼
...

1단계 — 프로젝트 생성

curl https://start.spring.io/starter.zip \
  -d dependencies=web \
  -d javaVersion=17 \
...

pom.xml에 Spring AI BOM 및 OpenAI starter를 추가합니다:

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
...

2단계 — OpenAI 설정

# application.properties
server.port=8080
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
...

다음 명령어로 실행합니다:

export OPENAI_API_KEY=sk-...
./mvnw spring-boot:run

API 키를 절대 커밋하지 마세요. 운영 환경에서는 환경 변수(environment variables)나 시크릿 매니저(secrets manager)를 사용하십시오 (M11-A 보안 AI 튜토리얼 참조).

3단계 — 채팅 REST 엔드포인트

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
@CrossOrigin(origins = "http://localhost:4200")
...

4단계 — curl로 테스트하기

curl -s -X POST http://localhost:8080/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message":"Explain Spring Boot in one sentence"}' | jq

예상 결과: 모델 응답이 포함된 reply 필드가 있는 JSON.

문제 해결 (Troubleshooting)

오류 (Error)	해결 방법 (Fix)
OpenAI로부터의 401 오류	OPENAI_API_KEY가 설정되어 있고 유효한지 확인
...

다음 단계 (Next steps)

• M7-B: Angular 19에서 스트리밍 채팅 UI 구축하기

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전체 튜토리얼: Spring AI 튜토리얼 — OpenAI를 활용한 첫 번째 REST 엔드포인트 구축 (2026)

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