내 데이터를 이해하는 나만의 AI를 만든다

ChatGPT는 뛰어나지만, ‘내 데이터’를 알지는 못합니다. 
기업 문서, 연구자료, 내부 데이터베이스 등 우리가 다루는 실제 정보는 공개 모델의 학습 범위 밖에 있죠. 그래서 AI에게 질문을 던져도, 정작 우리가 가진 구체적인 문서나 업무 지식을 기반으로 한 답변은 얻기 어렵습니다. 결국 AI의 잠재력을 제대로 활용하려면, 내 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 AI가 필요합니다. 이제 중요한 건 모델의 크기가 아니라, 데이터를 얼마나 잘 연결하고 활용하느냐입니다. 그것이 바로 지금 RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)가 주목받는 이유입니다.

 

내 데이터를 읽어내는 AI

이번에 출간 예정인 《라마인덱스로 배우는 데이터 기반 AI 애플리케이션》은 그 한계를 넘어, LlamaIndex를 활용해 내 데이터를 이해하고 답하는 AI 앱을 직접 구축하는 법을 안내합니다. 즉, 기존 모델이 내 데이터를 기반으로 똑똑하게 답하도록 연결하는 실전 RAG 개발서입니다. 

 

이를 위해 오픈소스 생태계의 핵심 도구인 LlamaIndex를 통해 웹, PDF, 데이터베이스 등 다양한 소스에서 정보를 불러오고, 이를 효율적으로 파싱·색인·검색하는 과정을 단계별로 실습합니다. LLM이 어떻게 데이터를 연결하고, 사용자의 질문에 정확한 근거를 들어 답변하도록 설계할 수 있는지 코드를 따라 하며 자연스럽게 익힐 수 있습니다. 

 

RAG는 기존 모델에 검색 능력을 결합해 신뢰도 높은 답변을 생성하는 기술입니다. 이 책은 RAG의 핵심 개념부터 VectorStore, KnowledgeGraph 인덱스 설계, 효율적인 쿼리 처리, Streamlit을 이용한 인터페이스 제작과 배포까지 완전한 워크플로를 다룹니다. 단순한 데모를 넘어서, 바로 실행 가능한 AI 애플리케이션을 완성할 수 있도록 설계되어 있습니다. 

 

생성형 AI 시대, 진짜 경쟁력은 AI를 직접 다루는 능력에 있습니다.

이제는 단순히 API를 호출하는 수준을 넘어, 데이터를 구조화하고, 인덱스를 설계하며, 사용자에게 맞춤형 답변을 제공하는 지능형 AI 시스템을 구축할 수 있어야 합니다. AI를 진정한 도구로 활용하려면, 모델이 스스로 ‘생각’하는 것이 아니라 데이터를 기반으로 '추론'하고 맥락을 '이해'하도록 설계해야 합니다.

온라인 서점에서 예약 판매로 만나보세요.

 

《라마인덱스로 배우는 데이터 기반 AI 애플리케이션》 은 바로 그 역량을 기를 수 있도록 돕는 실무 중심의 프로젝트 가이드입니다.

 

이 책의 모든 실습은 파이썬(Python)으로 진행되며, 실무 환경에서 바로 활용할 수 있는 예제 코드와 데이터 샘플, 프로젝트 템플릿이 풍부하게 제공됩니다. 각 장마다 개념 설명에 그치지 않고, 직접 코드를 실행하며 구조를 이해하고 문제를 해결해볼 수 있도록 구성되어 있습니다.

LlamaIndex를 통해 데이터를 연결하고, Streamlit으로 인터페이스를 완성하며, “내 데이터로 작동하는 나만의 AI”를 만들어보세요.

 

 

■ 미리보기(차례, 옮긴이 머리말, 베타리더 후기, 시작하며, 이 책에 대하여, 본문 일부)

 

■ 도서구매 사이트(가나다순)

[교보문고]  [도서11번가]  [알라딘]  [예스이십사]  [쿠팡]

 

■ 제이펍 소식 더 보기(제이펍의 소통 채널에서 더욱 다양한 소식을 확인하세요!)

블로그  유튜브  인스타그램  트위터  페이스북