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자신의 문서로부터 질문에 답변하는 RAG Spring Boot 튜토리얼 파이프라인을 구축하는 방법을 배워보세요. 이 포스트는 AI Developer Tutorials 시리즈의 연장선이며, M7-A Spring AI REST basics와 연결됩니다.

RAG 아키텍처 (architecture)

Documents → chunk → embed → VectorStore
User question → embed → top-K similar chunks → prompt → LLM → answer

의존성 (Dependencies)

<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter</artifactId>
...

인제스션 서비스 (Ingestion service)

@Service
public class DocumentIngestionService {
  private final VectorStore vectorStore;
...

질문 엔드포인트 (Question endpoint)

@PostMapping("/api/ask")
public AnswerResponse ask(@RequestBody QuestionRequest req) {
  List<Document> similar = vectorStore.similaritySearch(req.question(), 5);
...

다음 단계: Angular에서의 함수 호출 (function calling)

M8-B — Angular에서의 LLM으로부터 구조화된 JSON 추출

전체 튜토리얼: Spring Boot를 활용한 RAG — 임베딩 (Embeddings) 및 벡터 검색 (Vector Search) 단계별 가이드 (2026)

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