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조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기
- 저자
- 조동근,우성우 공저
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2025-07-21
- 등록일
- 2025-08-22
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 8MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
“AI 서비스를 '사용'만 하지 말고 직접 '만드는' 사람이 되어 보세요!”IT 크리에이터 조코딩의 AI 에이전트 가이드북AI 서비스를 사용만 하는 걸 넘어, 누구나 AI 서비스를 직접 만들 수 있는 시대가 왔다. 『조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기』는 GPT·LLaMA·RAG·멀티모달 등 최신 AI 기술을 랭체인으로 연결해 나만의 AI 서비스를 직접 만들어 볼 수 있도록 안내한다. 파이썬만 알고 있다면 쉽게 따라 할 수 있도록 예제 중심으로 구성되었으며 PDF 기반 챗봇, 인공지능 시인 등 흥미로운 주제로 수익화 기능까지 구현해 본다. 구독자 66만 명 IT 유튜버 조코딩의 노하우와 함께 머릿속에만 있던 아이디어를 현실로 만들어 보자.
저자소개
LLM 기반 AI 솔루션 엔지니어로 활동하고 있다. IT·AI 교육 회사에서 리서치 콘텐츠팀 경험을 쌓으며 코딩 교육, 콘텐츠 제작은 물론 생성형 AI(LLM) 분야에서 다양한 프로젝트에 참여해왔다. AI 실무 개발과 함께 여러 교육 과정에 강사 및 콘텐츠 개발자로 참여하며 누구나 이해하기 쉽게 기술을 전달하는 데 힘써왔다. RAG 기반 검색 시스템, LLM 파인튜닝 등 실제 현장 중심의 프로젝트를 진행했고 이를 바탕으로 교육과 실무 현장을 잇는 데 보람을 느끼고 있다. 앞으로도 빠르게 변화하는 AI 기술을 꾸준히 학습하고, 현장과 교육 모두에서 성장하는 개발자가 되기 위해 노력하고 있다.
목차
[Part 01 랭체인 시작하기]Chapter 01 인공지능 시인과 ChatPDF 서비스 이해인공지능 시인ChatPDF 수익화 방식기술 스택Chapter 02 랭체인과 GPT 모델 이해LLM이란랭체인이란랭체인을 배우는 이유랭체인 v0.3OpenAI 플레이그라운드로 GPT 모델 이해하기Chapter 03 기본 개발 환경 설정비주얼 스튜디오 코드 환경 설정 파이썬 환경 설정 환경변수 설정랭체인 환경 설정 LLM 체인 Miniconda 설정 랭스미스 설정[Part 02 랭체인 기초 실습]Chapter 04 음식, 식당, 숙박 리뷰 평가 AI 만들기음식 리뷰 평가 AI 만들기식당 리뷰 평가 AI 만들기 LCEL 기반 숙박 시설 리뷰 평가 AI 만들기Chapter 05 인공지능 시인 만들기구현할 서비스 구조 LLM 체인 생성 Streamlit 기초 프런트엔드 구현 실전 배포Chapter 06 다국어 이메일 생성기 만들기Ollama 설치 및 환경 설정 이메일 응답 생성 Streamlit 앱 구성 [Part 03 문서 임베딩을 활용한 Q&A 서비스]Chapter 07 ChatPDF 만들기구현할 서비스 구조 도큐먼트 로더 텍스트 분할기임베딩 벡터 저장소 검색기 생성기 프런트엔드 구현 실전 배포 웹 서비스 수익화 스트리밍 구현 Chapter 08 현진건 작가님 봇 만들기Responses API란 OpenAI 플레이그라운드로 파일 검색 도구 이해하기Responses API 연동프런트엔드 구현[Part 04 RAG 기법을 활용한 유사성 검색 서비스]Chapter 09 FAISS 인덱스 생성FAISS란 텍스트 데이터 청크 분할인덱스 생성 Chapter 10 FAISS VectorDB로 유사성 검색 구현쿼리 기반 유사 문서 검색 임베딩 벡터로 문서 유사도 검색Chapter 11 RAG 기반 대규모 텍스트 검색 구현FAISS 인덱스 생성문서 포매팅과 답변 생성 [Part 05 고급 RAG 기법을 활용한 뉴스 검색 서비스]Chapter 12 Multiquery 기반 뉴스 검색 시스템 만들기Multiquery + Unique-union 기법 Multiquery + RAG Fusion 기법Chapter 13 하이브리드 검색 시스템 만들기Hybrid Search를 활용한 고급 RAG 시스템 구축 Multiquery + Hybrid Search + RAG Fusion 기법 Multiquery + Hybrid Search + RAG Fusion + Streamlit 기법 [Part 06 멀티모달 데이터를 활용한 통합형 서비스]Chapter 14 멀티모달 데이터 RAG 시스템 만들기멀티모달 RAG 개요 멀티모달 RAG 아키텍처패키지 설치 및 JupyterLab 환경 설정 데이터 추출 및 분할 다중 벡터 검색기 멀티모달 RAG 체인Chapter 15 FashionRAG: 이미지 기반 스타일링 어시스턴트FashionRAG 시스템 이해 Fashionpedia 데이터셋 로드 Base64 인코딩 Chapter 16 시/소설 생성 서비스 만들기LangServe와 FastAPI로 애플리케이션 구성 OpenAI와 Ollama 모델의 비교Streamlit으로 인터페이스 구축[Part 07 랭그래프와 Agentic RAG를 활용한 에이전트]Chapter 17 도구를 사용하는 AI 에이전트 만들기시스템의 주요 구성 요소 에이전트와 도구 통합Chapter 18 랭그래프를 활용한 AI 에이전트 만들기랭그래프의 주요 기능 워크플로 그래프 생성 및 상태 관리 워크플로 그래프 시각화 및 에이전트와 상호작용 Chapter 19 Agentic RAG로 지능형 정보 검색 시스템 만들기에이전트의 흐름 에이전트 상태 정의 워크플로 그래프 생성[Part 08 CrewAI를 활용한 협업형 에이전트]Chapter 20 다중 에이전트 블로그 작성기인공지능 에이전트의 특성에이전트 정의 수행 작업 정의 Chapter 21 FastAPI, CrewAI 기반 블로그 콘텐츠 생성기에이전트 정의 수행 작업 정의 CrewAI 로직과 FastAPI 웹 서비스 결합 Chapter 22 리액트 통합으로 완성하는 블로그 서비스Node.js 설치리액트 프로젝트 설정 프로젝트에 필요한 컴포넌트 작성
