멀티모달 썸네일형 리스트형 LUVIT♥ 클로드와 함께하는 LLM 프로젝트 앤트로픽 클로드 모델을 다룬 국내 도서 가운데 가장 폭넓고 깊이 있는 내용!클로드 API부터 RAG와 에이전트까지, 하나의 프로젝트로 끝내는 LLM 실전 개발! 이 책은 클로드 모델을 중심으로 LLM의 핵심 개념부터 실제 서비스 구현까지 이어지는 실전 개발 과정을 제시한다. 클로드 API와 리플릿, 프롬프트 엔지니어링을 통해 기초를 다지고, 박물관 도슨트 봇 프로젝트를 통해 멀티모달, RAG, 도구 사용 등 다양한 기술을 실제로 구현한다. 나아가 MCP와 Agent SDK를 활용해 에이전트를 설계하고 확장하는 방법까지 다루며, LLM을 활용한 AI 서비스 개발의 전체 흐름을 경험할 수 있도록 구성했다. 도서구매 사이트(가나다순) [교보문고] [도서11번가] [알라딘] [예스이십사] [쿠팡] 출.. 더보기 튜토리얼을 넘어 실제 서비스로, 클로드와 함께 LLM 프로젝트 제대로 만드는 책 요즘 LLM 공부 방법이 여기저기에 넘쳐납니다. 튜토리얼은 많고, API 호출 예제도 금방 찾을 수 있고, 심지어 생성형 AI가 코드까지 대신 짜줍니다. 그런데 막상 내가 하나의 서비스를 끝까지 만들어보려고 하면 어디서부터 어떻게 이어야 할지 막막합니다. 개념은 알겠는데 흐름이 안 잡히는 상태죠. 《LUVIT♥ 클로드와 함께하는 LLM 프로젝트 》는 바로 그 지점을 정면으로 파고듭니다. 클로드를 중심으로 LLM의 핵심 개념부터 실제 서비스 구현까지, 흩어진 지식을 하나의 프로젝트로 묶어서 끝까지 끌고 갑니다. 이 책의 핵심은 박물관 도슨트 봇 프로젝트입니다. 단순히 API를 호출해 응답을 받는 수준이 아니라, 챗봇을 만들고, 이미지를 이해하고, 외부 도구를 쓰고, 검색으로 지식을 보강하고, 나아가 예약을.. 더보기 한 번에 끝내는 라마인덱스 × RAG × AI 에이전트 RAG·멀티모달·에이전트까지 AI 아키텍처의 핵심을 한 권에 담았다 LLM 시대의 핵심 기술로 자리 잡은 RAG를 제대로 이해하려면, 단순히 ‘코드를 따라 치는 것’만으로는 충분하지 않다. 이 책은 왜 RAG가 필요한지, 어떤 구조로 설계해야 안정적인지, 언제 에이전트를 활용해야 하는지를 명확하게 설명하며, LLM 기반 시스템을 ‘설계할 수 있는 개발자’로 성장하도록 인도한다. 라마인덱스를 중심으로 인덱싱·임베딩·검색·멀티모달·에이전트까지 이어지는 흐름을 단계별로 풀어내고, 스트림릿·그라디오를 이용해 UI를 구축하는 실전 예제 코드까지 제공하여 실무에 바로 적용 가능한 역량을 쌓을 수 있게 돕는다. 튜토리얼을 넘어 실무 환경에서 반드시 필요한 판단 기준과 트러블슈팅 노하우까지 담아, RAG 기반 AI 서.. 더보기 챗봇을 넘어 '행동하는 AI'로, RAG와 에이전트의 시대가 온다 2022년 말, ChatGPT가 혜성처럼 등장했을 때를 기억하시나요? 우리는 영화 의 인공지능 비서 '자비스'가 현실이 될 것이라며 열광했습니다. 하지만 막상 AI를 실무에 도입하려니 어떤가요? 회사의 내부 규정을 물어보면 엉뚱한 대답을 하거나, 없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 '환각(hallucination)' 현상 때문에 난감했던 경험이 한 번쯤 있을 겁니다.단순히 말을 잘하는 AI를 넘어, 미리 학습하지 않은 우리만의 최신 데이터를 토대로 정확하게 답변하고, 더 나아가 사용자 대신 업무를 처리해주는 AI는 어떻게 만들 수 있을까요? 그 해답인 RAG(검색 증강 생성)와 AI 에이전트 기술, 이를 가장 효과적으로 구현할 수 있는 도구인 라마인덱스(LlamaIndex)의 이야기를 시작해보려 합니다. 1.. 더보기 7가지 프로젝트로 배우는 LLM AI 에이전트 개발 2025 세종도서 학술부문 선정 도서AI 에이전트 시대가 온다 에이전트는 자연어를 이해하고 그에 맞는 응답을 생성할 뿐만 아니라 특정 작업을 수행할 수 있는 인공지능이다. 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 복잡한 업무를 매끄럽게 연결해주는 핵심적인 연결고리 역할을 한다. 이 책은 꽃 배달 서비스를 만들며 에이전트의 기술 프레임워크와 개발 도구, 실무 프로젝트 사례부터 최첨단 기술의 발전까지 포괄적으로 탐구한다. 또한, 7개의 강력한 에이전트를 직접 만들어보면서 에이전트의 설계와 구현을 상세히 분석하고, 에이전트 개발의 전망과 미래 트렌드까지 제시한다. GPT-4, OpenAI Assistants API, LangChain, LlamaIndex, MetaGPT와 같은 최첨단 기술을 활용하여 사무 자동화, .. 더보기 AI 에이전트의 시대가 왔다 요즘 개발자 커뮤니티에서 자주 들리는 키워드, 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다.GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)이 주목을 받은 이후, 이제는 그 모델에게 ‘일을 시키는 방식’에 관심이 쏠리고 있죠.이제 챗봇 수준을 넘어, 업무 자동화, 지능형 스케줄링, 검색증강생성(RAG), 다중 에이전트 협업까지 가능해졌습니다.이런 놀라운 기술을 단 한 권으로, 실전 프로젝트로 배우는 책이 나왔습니다. 🤔 “에이전트 개발, 왜 배워야 할까요?”AI 기술이 발전하면서 자동화의 중심에 있는 게 바로 ‘에이전트’입니다.이제 단순히 응답만 생성하는 것이 아니라,👉 데이터를 검색하고👉 외부 API를 호출하고👉 복잡한 의사결정을 내릴 수 있죠. 하지만 이런 기술은 말로만 들으면 막막하고 어렵게 느껴지기 마.. 더보기 이전 1 다음
