쿼리엔진 썸네일형 리스트형 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 이전 1 다음
