책
RAG 마스터 : 랭체인으로 완성하는 LLM 서비스
브라이스 유, 조경아, 박수진, 김재웅 프리렉 · Yes24
예스24 애드온 링크예요. 이 링크로 사면 책값은 같고, Roadmappr 가 구매액의 일부를 받아요.
소개
LLM 서비스 구현의 핵심, RAG 단 한 권으로 끝내는 실전 Advanced RAG의 모든 것! 이 책은 실제 RAG 기반 서비스를 구축해온 현업 개발자 겸 데이터 과학자 4인이 이론과 함께 생생한 실무 중심의 노하우를 담아냈다. RAG의 기본 원리부터 다양한 고급 기법과 랭그래프, ReAct 에이전트 활용, 그리고 RAG 성능 향상을 극대화하는 LLM과 임베딩 모델 파인튜닝까지 다룬다. 랭체인을 활용한 실습 중심 구성으로, 구글 코랩에서 바로 따라 하며 배우고 각 장의 실전 예제를 통해 나만의 RAG 시스템을 완성할 수 있다. 기초를 탄탄히 다지고 싶은 입문자부터, 고급 기법으로 LLM 시스템을 완성하고 싶은 실무 개발자까지, 이 책은 지금 가장 필요한 RAG 기술의 모든 것을 체계적으로 안내한다.
비슷한 학습 자료
책 에디 유 예스24
LLM 마스터: 모델×시스템 엔지니어링
책 에디 유 예스24
API 활용에서 LLM 엔지니어링으로, 그 도약에 필요한 모든 것 모델의 원리부터 서비스 확장까지, LLM 개발의 전 과정을 잇는 실전 로드맵 LLM을 ‘쓸 줄 아는’ 사람은 많아졌습니다. API를 호출하고 프롬프트를 다듬는 일도 이제는 그리 어렵지 않습니다. 하지만 한 겹 더 깊이 들어가면 이야기가 달라집니다. 모델은 왜 이렇게 동작하는지, 내 데이터로 어떻게 학습시키는지, 실제 서비스의 트래픽을 어떻게 감당하게 할지. LLM을 제대로 다루려면 단순한 활용을 넘어서는 지식과 경험이 필요합니다. 이 책은 바로 그 경계를 넘으려는 개발자를 위한 LLM 엔지니어링 안내서입니다. 현업 개발자이자 데이터 과학자인 네 명의 저자가 흩어져 있는 기술과 개념을 하나의 학습 로드맵으로 엮었습니다. 트랜스포머의 작동 원리에서 출발해 파인튜닝과 서빙 최적화, Reasoning LLM, 고급 RAG와 도구 호출 에이전트까지, 모델과 시스템이 어떻게 연결되어 실제 LLM 서비스가 되는지 전체 흐름을 따라...
AI에이전트 개발 딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리 로드맵 5개에 담김
책 허정준 예스24
LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발
책 허정준 예스24
트랜스포머 아키텍처부터 RAG 개발, 모델 학습, 배포, 최적화, 운영까지 라마인덱스와 LLM을 활용한 AI 애플리케이션 개발의 모든 것 이 책에서는 LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인 애플리케이션을 만드는 방법을 차근차근 설명한다. 여기서 끝나지 않고 실제 운영과정에서 부딪히는 어려움을 해소하는 방법과 멀티 모달과 더불어 에이전트와 같은 고급 주제까지 다룬다. LLM 시대를 맞이하여 필수적으로 갖춰야 하는 개발 지식을 이론과 실무 양쪽 관점에서 설명하고 있으므로, 새로운 패러다임에 적응하고자 하는 개발자들에게 가뭄의 단비처럼 다가올 것이다.
AI에이전트 개발 딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리 로드맵 1개에 담김
책 이매뉴얼 트러머 예스24
LLM을 활용한 데이터 분석
책 이매뉴얼 트러머 예스24
LLM은 데이터 분석을 어떻게 바꾸는가 멀티모달 데이터, 이제 프롬프트로 분석한다 LLM을 활용하면 데이터 분석 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 이 책에서 다루는 기법들을 익히고 나면, 자연어 프롬프트와 단 몇 줄의 파이썬 코드만으로 텍스트는 물론, 테이블 및 그래프 데이터, 이미지, 동영상, 오디오까지 분석할 수 있게 된다. 이 책은 다양한 실전 프로젝트를 통해 OpenAI 파이썬 라이브러리, LangChain, LlamaIndex 등의 도구와 Anthropic, Cohere, Hugging Face가 제공하는 LLM을 다룬다. 이를 활용해 데이터를 쿼리하고 분석하며, 비용과 품질을 최적화하는 방법까지 익히게 된다.
AI에이전트 개발
책 대니얼 김, 김현지, 에디 유 예스24
LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션
책 대니얼 김, 김현지, 에디 유 예스24
검색 증강 생성(RAG), 펑션 콜링, 에이전트, 벡터 스토어, 그리고 최신 프레임워크 MCP까지! 『LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션』은 빠르게 진화하는 AI 기술 트렌드를 단순히 따라가는 데 그치지 않고 실제 구현과 통합에 필요한 핵심 통찰과 실용적인 해법을 제시하는 완성도 높은 실무 가이드이다. 생성형 AI 기술의 주요 흐름을 실무 관점에서 체계적으로 다뤄 개발자와 기획자 모두가 RAG 시스템을 손쉽게 구축할 수 있도록 구성했다. 독자는 라마인덱스를 활용하여 문서 처리, 벡터 인덱싱, 쿼리 라우팅 등 복잡한 구성 요소를 유연하게 조합하고 직관적으로 연결하는 방법을 익힐 수 있을 것이다.
AI에이전트 개발
책 이경록 예스24
테디노트의 랭체인을 활용한 RAG 비법노트 : 기본편
책 이경록 예스24
8단계 RAG 파이프라인으로 LLM의 성능을 50점에서 90점으로 끌어올리는 RAG 시스템 ChatGPT와 같은 LLM은 다양한 업무에 활용되지만, 최신 정보나 특정 문서 내용을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하는 대안이 RAG(검색 증강 생성) 기술이다. 이 책은 LangChain을 활용한 RAG 시스템을 ‘문서 로드 → 텍스트 분할 → 임베딩 → 벡터 저장 → 리트리버 검색 → 프롬프트 생성 → LLM 응답 생성 → 체인 구성’의 8단계로 정리하고 각 단계를 하나하나 실습하며 익힌다. 이 과정에서 LCEL 문법, 프롬프트 설계, 출력 포맷 처리법을 배우며, OpenAI, Hugging Face, Upstage, Ollama 등 다양한 모델과 연결하는 방법도 익힐 수 있다. 또한 Streamlit을 활용해 문서 검색, 이메일 자동화, 보고서 작성 챗봇, 멀티모달 챗봇 등 실무에 적용 가능한 다양한 웹 애플리케이션을 어렵지 않게 직접 제작할 수 있다.
AI에이전트 개발
책 시난 오즈데미르 예스24
쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM
책 시난 오즈데미르 예스24
최신 LLM 트렌드와 실무를 가장 쉽고 빠르게 배우는 방법 GPT부터 라마, 클로드 모델까지 완성형 실전 LLM 가이드 이 책은 LLM 개발 단계별 가이드, 모범 사례, 실제 사례 연구, 실습 예제를 통해 LLM이 생소했던 사람도 당장 개발을 시작할 수 있을 만큼 LLM에 대한 전반적인 지식을 쉽고 친절하게 설명한다. 또한, LLM을 현업에서 최적화하고 배포하는 실무적인 내용까지 다루어, 입문자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있는 완성형 가이드이다. 더욱 심화된 내용으로 돌아온 2판은 최신화된 미세 조정(Fine-tunning), 오픈 소스와 클로즈드 소스 LLM 비교 및 전략적 활용법, 데이터 형식 및 파라미터 설정법, 임베딩 최적화, 고급 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가를 다루며 최신 트렌드에 맞춰 RAG 챗봇, 추천 시스템, 강화 학습 기반 AI 정렬(RLHF/RLAIF), 멀티모달 트랜스포머 구축까지 다룹니다.
자연어 처리