엔터프라이즈 Java 개발을 위한 응용 AI (Korean Edition)

서문

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

기업용 Java 세계에서 인공지능(AI) 기술에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있지만, 솔직히 말해서 AI 학습은 Java 개발자들에게 부담스러울 수 있습니다. 많은 자료들이 지나치게 이론적이거나, 데이터 과학에 지나치게 집중하거나, 기업 환경에 익숙하지 않은 프로그래밍 언어에 의존합니다. 대규모 기업용 Java 프로젝트에서 수년간의 경험을 가진 노련한 프로그래머로서, 우리도 같은 어려움을 겪었습니다. AI와 LLMs을 탐구하기 시작했을 때, Java 개발자를 위한 실용적인 자료가 부족하다는 점에 좌절했습니다. 대부분의 자료들은 Python 코드와 추상적인 개념의 층 아래 묻혀 있어 접근하기 어려워 보였습니다.

그래서 이 책을 집필했습니다. 이미 알고 사랑하는 도구와 프레임워크를 활용해 실제 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 Java 개발자를 위해, 우리가 원했던 실용적인 가이드입니다. 이 책에서는 핵심 AI 기술에 대한 명확한 설명, 실습 예제, 기존 Java 프로젝트에 AI를 통합하는 데 도움이 될 실제 프로젝트를 만나보실 수 있습니다.

프로토타입을 넘어:Java로 구축하는 탄력적인AI 융합 애플리케이션

이 책의 초안을 배포하기 시작했을 때, 우리는 곧바로 엄청난 관심을 받았습니다. 하지만 한 가지 의견이 특히 기억에 남았습니다. "요즘은 모두가 AI 전문가인 시대라, 데이터 과학자로서 10년 경력이 없다면 이런 책을 쓰면 안 된다"는 취지의 말이었습니다. 이 강렬한 한 마디는 우리 모두에게 사기꾼 증후군을 불러일으켰습니다. 하지만 동시에 우리가 이 책을 쓰고자 했던 이유를 재확인하고, AI 시대의 기업 애플리케이션 개발에 대한 우리의 시각을 여러분과 공유할 기회를 주기도 했습니다.

많은 기업들이 기존 애플리케이션에 AI를 접목하기 시작하는 모습을 목격했습니다. 기업들은 사용자 경험 향상, 워크플로우 최적화 및 자동화, 운영 가속화를 위해 AI 기능을 신속히 활용하고자 합니다. 그러나 이러한 추진 속도는 종종 취약한 구현으로 이어집니다. 많은 조직들이 프로토타입을 임시방편으로 조합한 시스템을 배포하는 경우가 많으며, 일반적으로 스크립팅 언어와 노트북을 사용합니다. 이러한 솔루션은 생산 환경에서 요구되는 확장성, 거버넌스, 복원력을 종종 갖추지 못합니다.

기업용 AI를 위한 전략적이고 견고한 기반이 반드시 완전히 새로운 기술 스택일 필요는 없다고 생각합니다. 사실 대부분의 기업은 이미 상상할 수 있는 가장 복잡하고 통제된 프로세스를 Java 런타임에 맡기고 신뢰하고 있습니다. 또한 일부 도구가 제공하는 실험 속도가 프로덕션 환경에 필요한 속도와 신뢰성과 동일하지 않다고 믿습니다. Quarkus 및 LangChain4j와 같은 프레임워크를 활용한 현대적인 클라우드 네이티브 Java는 견고한 엔지니어링 원칙에 기반하여 쿠버네티스 환경에서 효과적으로 작동하는 관측 가능하고 안전하며 복원력 있는 AI ...