Google Search Grounding을 활용한 Gemini 실시간 웹 검색 및 출처 메타데이터 연동

엔터프라이즈 환경에서 최신 웹 정보(오늘의 환율, 주가, 법령 개정안, IT 뉴스 등)를 LLM에 전달하기 위해 자체 웹 크롤러와 벡터 데이터베이스를 구축하는 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인은 높은 인프라 운영 비용과 지연 시간을 수반합니다. Google Gemini는 구글의 실시간 검색 인덱스를 LLM의 추론 엔진에 직접 결합하는 Google Search Grounding(그라운딩) 기능을 네이티브로 제공합니다. 이를 활용하면 별도의 검색 엔진 API 연동 없이도 최신 웹 데이터 기반의 정확한 답변과 출처 웹사이트 URL, 실제 실행된 검색 쿼리, 문장별 인용(Citation) 신뢰도를 받아볼 수 있습니다. 본 글에서는 Spring AI 2.0.1에서 Search Grounding을 구성하는 두 가지 방식과 출처 메타데이터 추출 기법을 다룹니다.

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Google Search Grounding 아키텍처와 출처 인용 구조

Gemini 모델은 사용자의 질문을 받으면 자체 지식만으로 답변할 수 있는지, 아니면 실시간 웹 검색이 필요한지 스스로 판단합니다:

sequenceDiagram
    autonumber
    actor Client as 사용자 (클라이언트)
    participant SpringApp as Spring Boot 백엔드
    participant Gemini as Google Gemini 3.5
    participant GoogleSearch as 구글 웹 검색 인덱스

    Client->>SpringApp: GET /api/search/grounded ("이번 주 IT 주요 소식 알려줘")
    SpringApp->>Gemini: generateContent(tools: [GoogleSearch])
    Note over Gemini: 질문 분석 결과 최신 웹 검색 필요 판단
    Gemini->>GoogleSearch: 내부 서버 도구 호출 (query: "2026 IT 주요 뉴스")
    GoogleSearch-->>Gemini: 검색 결과 스니펫 및 원본 URL 반환
    Note over Gemini: 검색 스니펫을 근거로 본문 합성 및 문장별 인용 태깅
    Gemini-->>SpringApp: 답변 텍스트 + groundingMetadata (출처, 쿼리, 인용 세그먼트)
    SpringApp->>SpringApp: GroundingMetadataMapper 변환 및 환각 필터링
    SpringApp-->>Client: 200 OK (GroundedAnswer JSON)

• Grounding Chunks (출처 목록): 모델이 참고한 실제 웹 페이지 제목, 도메인, 구글 리다이렉트 URI 목록
• Grounding Supports (인용 매핑): 생성된 텍스트 중 어떤 문장(segment)이 몇 번 출처(groundingChunkIndices)를 근거로 작성되었는지, 신뢰도 점수(confidenceScores)와 함께 제공
• Search Entry Point: 구글 검색 규정에 따라 사용자 화면에 반드시 노출해야 하는 검색 추천 칩 HTML

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프로젝트 환경 및 의존성 구성

본 실습 코드는 spring-ai-examples (search-grounding) 모듈을 기반으로 합니다.

build.gradle.kts

plugins {
    kotlin("jvm") version "2.3.21"
    kotlin("plugin.spring") version "2.3.21"
    id("org.springframework.boot") version "4.1.1"
    id("io.spring.dependency-management") version "1.1.7"
}

dependencies {
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web")
    implementation("org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-google-genai")
    implementation("tools.jackson.module:jackson-module-kotlin")

    testImplementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-test")
    testImplementation("org.jetbrains.kotlin:kotlin-test-junit5")
}

application.yaml

server:
  port: 8089

spring:
  application:
    name: search-grounding
  ai:
    google:
      genai:
        api-key: ${SPRING_AI_GOOGLE_GENAI_API_KEY:demo-key}
        chat:
          model: gemini-3.5-flash-lite

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Spring AI 2.0.1의 두 가지 구현 방식과 한계

Spring AI 2.0.1 환경에서 Search Grounding을 구현할 때는 프레임워크의 지원 범위를 정확히 이해해야 합니다:

1. ChatClient 방식 (기본 지원)

Spring AI의 GoogleGenAiChatOptions 빌더는 googleSearchRetrieval(true) 옵션을 제공합니다:

val options = GoogleGenAiChatOptions.builder()
    .googleSearchRetrieval(true)
    .includeServerSideToolInvocations(true)
    .build()

val chatResponse = chatClient.prompt()
    .user("오늘 원달러 환율 알려줘")
    .options(options)
    .call()
    .chatResponse()

• 장점: Spring AI 표준 Fluent API(ChatClient)를 그대로 사용 가능
• 서버 측 호출 내역 확인: includeServerSideToolInvocations(true)를 지정하면 AssistantMessage.metadata["serverSideToolInvocations"]를 통해 구글 검색 도구가 호출되었는지 확인할 수 있습니다.
• 한계점 (Pitfall): Spring AI 2.0.1의 GoogleGenAiChatModel은 Gemini 응답 객체에 포함된 groundingMetadata(출처 웹사이트 URL, 세그먼트별 인용 번호, 검색 쿼리)를 ChatResponse로 매핑해주지 않고 버립니다!

그림 1. GoogleGenAiChatOptions의 googleSearchRetrieval 활성화 및 서버 측 도구 호출 로그

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완전한 출처 메타데이터 추출: Google GenAI SDK Client 연동

엔터프라이즈 포털이나 챗봇 UI에서 사용자가 답변의 근거가 된 뉴스 기사나 공식 문서를 직접 클릭해 확인할 수 있는 “출처 링크(Link)”를 제공하려면, Spring AI 스타터가 스프링 컨텍스트에 자동 등록해 둔 com.google.genai.Client 빈을 직접 활용해야 합니다.

dto/GroundedAnswer.kt

package io.github.cmsong111.search_grounding.dto

data class GroundedAnswer(
    val answer: String,
    val grounded: Boolean,
    val webSearchQueries: List<String>,
    val sources: List<GroundingSource>,
    val citations: List<Citation>,
    val searchEntryPointHtml: String?
)

data class GroundingSource(
    val index: Int,
    val title: String?,
    val uri: String?,
    val domain: String?
)

data class Citation(
    val text: String,
    val sourceIndices: List<Int>,
    val confidenceScores: List<Double>
)

service/GroundingMetadataMapper.kt

Google GenAI SDK 응답(GenerateContentResponse)의 groundingMetadata를 DTO로 변환하는 매퍼입니다:

package io.github.cmsong111.search_grounding.service

import com.google.genai.types.GenerateContentResponse
import io.github.cmsong111.search_grounding.dto.Citation
import io.github.cmsong111.search_grounding.dto.GroundedAnswer
import io.github.cmsong111.search_grounding.dto.GroundingSource

object GroundingMetadataMapper {

    fun toGroundedAnswer(response: GenerateContentResponse): GroundedAnswer {
        val answer = response.text() ?: ""
        val metadata = response.candidates().orElse(emptyList())
            .firstOrNull()
            ?.groundingMetadata()
            ?.orElse(null)
            ?: return GroundedAnswer(answer, false, emptyList(), emptyList(), emptyList(), null)

        val sources = metadata.groundingChunks().orElse(emptyList())
            .mapIndexedNotNull { index, chunk ->
                chunk.web().map { web ->
                    GroundingSource(
                        index = index,
                        title = web.title().orElse(null),
                        uri = web.uri().orElse(null),
                        domain = web.domain().orElse(null)
                    )
                }.orElse(null)
            }

        val citations = metadata.groundingSupports().orElse(emptyList())
            .map { support ->
                Citation(
                    text = support.segment().flatMap { it.text() }.orElse(""),
                    sourceIndices = support.groundingChunkIndices().orElse(emptyList()),
                    confidenceScores = support.confidenceScores().orElse(emptyList())
                )
            }

        return GroundedAnswer(
            answer = answer,
            grounded = sources.isNotEmpty(),
            webSearchQueries = metadata.webSearchQueries().orElse(emptyList()),
            sources = sources,
            citations = citations,
            searchEntryPointHtml = metadata.searchEntryPoint().flatMap { it.renderedContent() }.orElse(null)
        )
    }
}

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환각(Hallucination) 방지 Strict 정책과 서비스 구현

사용자가 최신 이슈를 물어봤음에도 모델이 검색 결과를 찾지 못하고 과거 사전 지식만으로 그럴듯하게 지어내는 환각을 방지하기 위해 strict 플래그 정책을 구현합니다. 출처가 하나도 없는 답변(sources.isEmpty())은 강제로 차단하고 대체 안내 문구를 반환합니다:

service/SearchGroundingService.kt

package io.github.cmsong111.search_grounding.service

import com.google.genai.Client
import com.google.genai.types.*
import io.github.cmsong111.search_grounding.dto.GroundedAnswer
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value
import org.springframework.stereotype.Service

@Service
class SearchGroundingService(
    private val genAiClient: Client,
    @Value("\${spring.ai.google.genai.chat.model:gemini-3.5-flash-lite}")
    private val model: String
) {

    fun askWithGrounding(question: String, strict: Boolean): GroundedAnswer {
        val config = GenerateContentConfig.builder()
            .systemInstruction(Content.fromParts(Part.fromText(SYSTEM_INSTRUCTION)))
            .tools(Tool.builder().googleSearch(GoogleSearch.builder().build()).build())
            .build()

        val response = genAiClient.models.generateContent(model, question, config)
        val groundedAnswer = GroundingMetadataMapper.toGroundedAnswer(response)

        return applyGroundingPolicy(groundedAnswer, strict)
    }

    companion object {
        private const val SYSTEM_INSTRUCTION = "당신은 최신 정보를 정확하게 전달하는 AI 어시스턴트입니다. 반드시 Google 검색 결과를 근거로 한국어로 답변하세요."
        const val UNGROUNDED_MESSAGE = "검색 출처를 확인할 수 없어 답변을 제공하지 않습니다. 질문을 더 구체적으로 작성해 주세요."

        fun applyGroundingPolicy(answer: GroundedAnswer, strict: Boolean): GroundedAnswer {
            if (!strict || answer.grounded) return answer
            return answer.copy(answer = UNGROUNDED_MESSAGE)
        }
    }
}

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실행 및 검증

단위 테스트 및 통합 테스트 수행

출처 매핑 로직 및 strict 정책을 검증하는 단위 테스트와, 실제 구글 검색 인덱스를 경유하는 통합 테스트를 실행합니다:

./gradlew :search-grounding:test

그림 2. 출처 웹사이트/검색 쿼리/인용 세그먼트 매핑 및 Gemini 검색 통합 테스트 통과 콘솔

API 호출 및 출처 메타데이터 확인

curl -s -G "http://localhost:8089/api/search/grounded" \
  --data-urlencode "question=이번 주 IT 업계 주요 소식 알려줘" \
  --data-urlencode "strict=true" | jq .

그림 3. Gemini가 구글 검색을 수행하고 원본 출처 URL과 문장별 신뢰도를 함께 반환한 JSON

반환된 응답의 sources[0].uri는 https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/... 형태의 구글 공식 리다이렉트 링크이며, 클릭 시 원본 기사나 블로그 포스트로 이동합니다.

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구글 브랜딩 및 검색 추천 칩(Search Suggestions) 정책

Google AI Studio API 정책에 따라 Search Grounding 기능을 프로덕션 UI에 노출할 때는 다음 가이드라인을 준수해야 합니다:

1. 출처 링크 보존: 모델이 제공한 sources의 URL을 수정하거나 제거하지 않고 사용자에게 직접 접근할 수 있는 하이퍼링크로 제공해야 합니다.
2. Search Entry Point 렌더링: 응답에 포함된 searchEntryPointHtml에는 Google 검색창 및 연관 검색어 칩이 포함되어 있으며, 검색 결과 하단에 이를 렌더링하는 것이 권장됩니다.

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정리

• Gemini의 Google Search Grounding은 별도의 웹 크롤러나 벡터 DB 없이도 최신 실시간 정보를 LLM에 연동할 수 있는 가장 경제적인 솔루션입니다.
• Spring AI 2.0.1의 ChatClient 옵션(googleSearchRetrieval)으로 검색 기능을 활성화할 수 있으나, 출처 URL과 문장별 인용 그래프는 누락됩니다.
• 프로덕션 수준의 신뢰성 있는 출처 링크를 제공하려면, 자동 구성된 com.google.genai.Client 빈으로 groundingMetadata를 직접 매핑하고 strict 환각 방지 정책을 결합해야 합니다.
• 다음 글에서는 수십 개 이상의 사내 도구가 등록되어 있을 때 토큰 낭비를 줄이고 라우팅 효율을 극대화하는 ToolSearchToolCallingAdvisor를 활용한 동적 도구 검색 최적화를 다룹니다.