전자정부 표준프레임워크 5.0 기반, Spring AI + RAG 1DAY 스터디 실습 후기

 

안녕하세요! 오늘은 지난 일요일, NIA 서울사무소에서 진행된 '전자정부 표준프레임워크 1DAY 스터디 2차'에 다녀온 따끈따끈한 후기를 남겨보려 합니다.

 

1차 반응이 워낙 뜨거웠다는 소문을 듣고 발 빠르게 신청했는데, 결론부터 말씀드리면 "이론과 실습의 밸런스가 완벽했던 하루"였습니다.

단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, 우리 서비스에 어떻게 녹여낼지 고민하는 개발자분들께 꼭 추천하고 싶은 커리큘럼이었어요.

 

1. 스터디 개요

• 일시: 2026년 5월 10일(일) 10:00 ~ 16:30
• 장소: NIA 서울사무소 B1 대회의실 (청계천 뷰는 덤!)
• 핵심 주제: 표준프레임워크 5.0 + Spring AI + RAG 기반 서비스 구현
• 주최: 표준프레임워크 오픈커뮤니티 사무국

 

 

2. 왜 지금 '표준프레임워크 5.0'인가?

기존 3.x, 4.x 버전을 넘어 5.0으로 진입하며 가장 큰 변화는 역시 AI 생태계와의 융합입니다. 이번 스터디에서는 Spring Boot 3.x 기반의 표준프레임워크 환경에서 AI 기능을 얼마나 심리스하게 통합할 수 있는지 확인할 수 있었습니다.

 

5.0 버전에 대해 자세히 궁금하신 분들은 표준프레임워크 오픈커뮤니티 유튜브와 자료실에 있는 설명 참고하면 좋을 거 같습니다!

(너무 친절하게 잘 나와있어서 편하게 보기 좋더라구요.)

https://open.egovframe.org/oc/docs/pdsItem.do?nttId=21135

https://open.egovframe.org/oc/support/noticeItem.do?nttId=21150

표준프레임워크 오픈커뮤니티

 

그동안 표준프레임워크 하면 전용 이클립스(Eclipse) 환경이 공식이었지만, 이번 실습에서는 VS Code를 활용했습니다.

 

표준프레임워크 5.0 + Spring Boot 조합으로 함께 게시판 예제를 구현해 보았는데, 기존 이클립스 기반 개발보다 훨씬 생산적이고 현대적인 개발 경험을 제공하더군요. 특히 Mac OS에서 이클립스를 사용하면 한글이 자주 깨져서 불편하였는데 VS Code로 사용해 보니 환경 설정이 훨씬 간결하고 가벼웠습니다.

 

더 자세한 실습 코드나 환경 설정 방법은 제 이전 포스팅([VSCode] eGovFrame 5.0 게시판 구동 튜토리얼)을 참고해 주세요!

 

 

3. Session 1: AI 핵심 이론 (LLM부터 양자화까지)

오전에는 본격적인 코딩에 앞서 개념을 잡는 시간을 가졌습니다. 막연하게 알고 있던 용어들을 명확하게 정리할 수 있었는데요.

• LLM & Prompt Engineering: AI를 단순히 '똑똑한 챗봇'이 아니라 "확률적으로 가장 자연스러운 문장 완성기"로 정의한 점이 인상 깊었습니다. 특히 System Prompt를 통해 페르소나를 부여하는 부분이 재밌었어요.
• Embedding & Vector: 텍스트를 좌표값으로 변환해 의미적 거리를 계산한다는 개념을 시각적으로 이해하니 RAG의 원리가 한눈에 들어왔습니다.
• 양자화(Quantization): "데이터의 다이어트"라는 표현이 딱이더군요! 32비트 데이터를 4비트 등으로 변환해 모델 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 기술인데, 덕분에 제 노트북에서도 Ollama를 통해 거대 모델을 돌려볼 수 있었습니다.

 

 

4. 네트워킹 & 점심시간

운영진분들께서 근처 노모어에서 맛있는 피자를 준비해 주셨습니다. 함께 피자를 먹으며 다른 팀 개발자분들과 실무 고민을 나누는 시간은 오프라인 스터디만의 묘미였네요. 특히 같은 팀이셨던 분께서는 정말 아시는 것도 많으셨고, 1차 스터디에서도 참석을 하셔서 하다가 막힌 부분을 척척 해결해주시고, 꿀팁도 알려주셔서 너무 감사했습니다 :) 

 

 

 

5. Session 2: 실전 - Spring AI & RAG 연동 실습

1. 표준프레임워크 기반 LLM 연동
   : Spring AI를 활용해 전자정부 표준프레임워크 환경에서 어떻게 LLM API를 호출하고 응답을 처리하는지 직접 코드로 구현했습니다.
   
   
2. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축
   :  DB(또는 문서)에서 정보를 찾는 Retrieval
   • 찾은 정보를 질문과 합치는 Augmentation
   • 최종 답변을 만드는 Generation
   • 이 과정을 통해 AI가 모르는 최신 정보나 내부 데이터를 기반으로 답변하는 '오픈북 테스트' 환경을 직접 구축해 보았습니다.

해당 내용은 너무 길어서 따로 포스팅을 했으니 참고 부탁드립니다!

([Spring AI] 로컬 LLM과 Redis를 활용한 나만의 RAG 시스템 구축 가이드)

 

 

 

6. 표준프레임워크 - 컨트리뷰션

마지막으로, 표준프레임워크 생태계를 함께 만들어가는 컨트리뷰션에 대해 자세히 설명해 주셨습니다.

표준프레임워크는 누구나 참여할 수 있는 오픈소스로, 단순한 코드 기여부터 문서 개선, 사용 후기 공유까지 모두가 컨트리뷰터가 될 수 있다고 합니다.

 

우리가 쓰는 프레임워크를 우리가 더 좋게 만든다"는 자부심을 느낄 수 있는 기회이니, 많은 개발자분께서 관심을 가지고 함께 참여해 보셨으면 좋겠습니다! (이번엔 저도 꼭,,,ㅎㅎ)

 

 

 

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일요일 10시부터 16시 30분까지, 짧지 않은 시간이었지만 열정적인 리더님과 동료 개발자분들 덕분에 시간이 금방 지나갔습니다.

 

지금까지는 ChatGPT 화면에 질문을 던지는 '사용자'였다면, 이번 스터디를 통해 AI를 우리 서비스의 하나의 모듈로 관리하는 '설계자'의 시각을 갖게 되었습니다.

 

특히 표준프레임워크 게시판 예제에 AI 기능을 직접 이식해 보며, 기존 레거시 시스템에도 충분히 RAG 기반의 지식 베이스를 구축할 수 있겠다는 확신이 들었습니다.

 

 

매번 이런 세미나와 스터디에 참여하며 느끼지만, 세상은 정말 빠르고 넓게 변화하고 있습니다. 그리고 그 속도를 따라잡기 위해 묵묵히, 그러나 치열하게 노력하는 분들이 주변에 정말 많다는 사실에 다시 한번 자극을 받았습니다. 우리가 누리는 편리함 뒤에 숨은 수많은 개발자의 노고를 떠올리며, 저 또한 누군가에게 그런 도움을 줄 수 있는 개발자가 되고 싶다는 목표를 다시금 새겨봅니다.

 

사실 최근 개인적인 일들이 많다는 핑계로 공부에 소홀했던 것도 사실입니다. 하지만 이번 스터디를 통해 소진되었던 열정을 가득 충전했습니다. 멈춰있던 엔진을 다시 가동해, 변화의 속도에 발맞춰 다시 열정적으로 달려보겠습니다!