에이전트 썸네일형 리스트형 라마인덱스로 배우는 데이터 기반 AI 애플리케이션 데이터와 LLM을 연결해서 진짜 쓸모 있는 AI 애플리케이션을 만들자 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)은 막대한 가능성을 지닌 강력한 도구지만, 잘못된 정보 생성이나 짧은 문맥 처리, 최신 데이터 반영의 어려움 같은 약점도 분명히 존재한다. 이 책은 그 한계를 극복할 수 있는 검색 증강 생성(RAG)과 LlamaIndex 활용법을 구체적으로 안내하며, 파이썬과 Streamlit으로 직접 프로젝트를 만들면서 데이터 수집, 색인, 검색, 쿼리, 프롬프트 엔지니어링, 배포까지 AI 애플리케이션 개발의 전 과정을 실습할 수 있도록 돕는다. 기본 개념에서 출발해 챗봇과 에이전트 구축, 사용자 정의와 실제 배포 전략까지 한 권에 담았다. 이 책을 통해 단순한 실습을 넘어 데이터를 다루고 최적화하는 전 과정을 .. 더보기 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. 이번에 출간 예정인 《라마인덱스로 배우는 데이터 기반 AI 애플리케이션》은 그 한계를 넘어, LlamaIndex를 활용.. 더보기 AI가 어떻게 진화하든 계속 참고할 LLM 프로덕션 책 책을 번역하다 보면 늘 변수가 생기기 마련입니다. 슬픔 예감은 왜 틀리지 않는지, 《LLM 프로덕션 엔지니어링》 도 그 변수를 피해갈 수 없었습니다. 한창 번역이 진행되고 있을 때 원서의 개정판이 나온 거죠. 내적 비명이 절로 나왔지만, 기회로 만들자고 생각했습니다. 새로 추가된 내용을 담고, 더는 쓸 수 없는 기술은 덜어내고, 코드까지 다시 검증했습니다. 그렇게 《LLM 프로덕션 엔지니어링》 은 지금 당장 현업에서 써먹을 수 있는 책으로 완성되었습니다. 《LLM 프로덕션 엔지니어링》 이 출간되기까지의 과정이 보여주듯이 LLM 분야는 그야말로 숨가쁘게 변하고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 딥러닝, 머신러닝이 대화의 중심이었는데, 이제는 모든 화제가 LLM으로 흘러갑니다. 이제는 'AI가 과연 도움.. 더보기 알아서 잘하는 에이전틱 AI 시스템 구축하기 복잡한 AI 시스템을 조율하는 조정자 · 작업자 · 위임자 모델로 에이전트 구축하기 이 책은 생성형 AI를 활용해 계획·추론·행동하는 자율 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 다룬다. 예시 프로젝트로 CrewAI, AutoGen, LangGraph를 활용한 여행 계획 에이전트를 만들어보면서 메타 추론, 자기 설명, 전략적 계획, 다중 에이전트 조정 등의 기술을 익히고, 조정자(여행 계획 작업 총괄)·작업자(항공권 예약 및 여행 데이터 분석)·위임자(작업 우선순위 지정 및 자원 할당) 구조와 같은 확장 가능한 설계 기법을 배울 수 있다. 단순 작업 수행을 넘어 인간의 개입을 최소화하면서 스스로 판단하고 행동하는 차세대 AI 에이전트를 구축해보자. 도서구매 사이트(가나다순) [교보문고] [도서11번.. 더보기 진짜로 굴러가는 에이전트 시스템 구축하기 요즘 개발 동네에서 ‘에이전트’가 진짜로 굴러가기 시작했습니다. 구글은 I/O 2025에서 제미나이의 에이전트 모드와 멀티태스킹 자동화를 공개했고, 오픈AI는 지침 준수 및 에이전트 도구 사용을 테스트하는 벤치마크에서 상당한 개선을 보여주는 GPT‑5를 내놨습니다. 개발 환경 쪽에선 깃허브 코파일럿의 에이전트 모드가 확장되며 DevOps 워크플로까지 파고듭니다. 즉, 채팅을 넘어서 실행 가능한 자동화로 시장이 이동하는 중입니다. 이 시점에 출간되는 《알아서 잘하는 에이전틱 AI 시스템 구축하기》가 제안하는 건 단순한 '에이전트 맛보기'가 아닙니다. 우리는 입문서가 아니라, 실무에서 통하는 에이전틱 AI 시스템의 아키텍처와 운영을 처음부터 끝까지 꿰어주는 책이 필요하다고 봤습니다. 이 책은 생성형 AI와.. 더보기 LUVIT♥ 커서로 시작하는 바이브 코딩 이 책은 출간된 지 얼마 되지 않았지만 내용에 문제가 있어서 자진 절판합니다. 더 나은 책을 준비하여 다시 찾아뵙겠습니다. 코드 작성부터 리팩터링, 디버깅, 테스트 자동화, 협업까지 도와주는 차세대 AI 코드 에디터, Cursor(커서)Cursor는 인공지능을 활용하여 효율적으로 프로그래밍 작업을 할 수 있도록 도와주는 차세대 코드 에디터다. 이 책은 Cursor의 등장 배경부터 기본 사용법, Cursor를 사용한 작업 흐름을 알아보고, 기능과 맞춤 설정 방법, 활용 팁까지 알차게 다룬다. 실전 프로젝트로는 Cursor 에이전트를 활용해 영화 추천 챗봇을 만든다. 먼저 Cursor가 골격 코드를 생성하게 하고, 에이전트가 맥락을 파악하여 일관성 있는 코드를 제안하게 한다. 영화 정보는 SQLite 데이터.. 더보기 개발자의 핵심 역량이 된 바이브 코딩 2025년 2월 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 '바이브 코딩'의 개념을 제시한 뒤, 커서(Cursor)는 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)을 뛰어넘고 AI 코드 에디터 1위 자리를 차지했습니다. 많은 개발자가 커서를 사용해보면서 자연어 한 줄로 코드를 생성하고 수정하는 바이브 코딩에 빠져들고 있습니다. 기존에는 기능 하나 추가할 때마다 반복적인 보일러플레이트를 직접 작성하고, 수십 개의 테스트 케이스를 일일이 손으로 짜야 했는데, 커서를 쓰면 예를 들어 “이 API 함수에 타임아웃 처리 추가해줘”라고만 입력해도 AI가 알아서 관련 코드를 뚝딱 만들어줍니다. 보일러플레이트 코드 작성량도 엄청나게 줄어듭니다. 덕분에 단순 반복 작업에 소요하던 시간이 절약되어, 설계나 로직 검증.. 더보기 Azure OpenAI로 ChatGPT와 LLM 시스템 쉽고 빠르게 구축하기 2025 세종도서 학술부문 선정 도서단계별로 배우는 효율적인 AI 시스템 구축법 빠르게 발전하는 AI 기술의 중심에는 마이크로소프트 Azure OpenAI가 있다. 이 책은 실무에서 바로 활용할 수 있도록 생성형 AI와 ChatGPT 모델의 도입부터 최적화까지 단계별로 안내하는 실전 가이드다. 애저에서 ChatGPT 기반 RAG를 활용한 사내 문서 검색 시스템과 LLM을 탑재한 코파일럿 애플리케이션을 구축하면서 이론뿐만 아니라 실제 적용 방법까지 배울 수 있다. Azure OpenAI 활용에 필요한 거버넌스와 책임 있는 AI 구현도 함께 다룬다. 이 책을 통해 AI 시스템을 쉽게 구축하고, 업무에 바로 적용할 수 있는 유용한 기술과 노하우를 배울 수 있을 것이다. 도서구매 사이트(가나다순) [교보문고].. 더보기 이전 1 2 다음
