Spring AI RAG 워크플로우 분석: 사용자 질문부터 AI 답변까지의 여정 (6편)
[Dev-Fortune] 시리즈 다시보기 1편: 기획부터 스택 선정까지 2편: 로컬 LLM Ollama 연동 3편: RAG와 Vector Store 구축 4편: 프롬프트 엔지니어링 실전 5편: 스트리밍 API 구현 1. 서론: 조각난 퍼즐을 하나로 합치기 데이터의 이동이 일어나는 찰나의 순간, 서버 내부에서 일어나는 유기적인 상호작용을 파헤쳐 보겠습니다. 2. 전체 워크플로우 시퀀스 (Deep-Dive) 사용자의 엔터 키 한 번이 답변으로 돌아오기까지의 7단계 여정입니다. sequenceDiagram autonumber User->>Controller: 고민 입력 (JSON) Controller->>Service: 사주 분석 요청 Service->>VectorStore: 고민 기반 유사도 검색 VectorStore-->>Service: 관련 사주 데이터 반환 Service->>AI: 프롬프트 조합 후 전달 (System+User) AI-->>Controller: 스트리밍 답변 생성 (Flux) Controller-->>User: SSE 응답 (실시간 텍스트) 3. 데이터 흐름의 5단계 요청 수신: JSON 고민 데이터 접수. 의미 검색: 사주 데이터 조각 탐색. 프롬프트 조합: 페르소나 + 지식 + 질문 결합. 추론 및 생성: AI의 인격이 투영된 답변 생성. 스트리밍 응답: 차가운 조언의 실시간 전달. 결국 데이터가 지능을 만들고, 프롬프트가 성격을 만듭니다. ...