{"product_id":"140000","title":"LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/uOtQLAiXjYVEnG0oAyj47y9KrwB.png?v=1765077722\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003eLLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/148861651\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e검색 증강 생성(RAG), 펑션 콜링, 에이전트, 벡터 스토어, 그리고 최신 프레임워크 MCP까지!\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e『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.\u003cbr\u003e생성형 AI 기술의 주요 흐름을 실무 관점에서 체계적으로 다뤄 개발자와 기획자 모두가 RAG 시스템을 손쉽게 구축할 수 있도록 구성했다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e독자는 라마인덱스를 활용하여 문서 처리, 벡터 인덱싱, 쿼리 라우팅 등 복잡한 구성 요소를 유연하게 조합하고 직관적으로 연결하는 방법을 익힐 수 있을 것이다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  ▣ 01장: 라마인덱스 들어가기 \u003cbr\u003e1.1 라마인덱스가 지원하는 작업 \u003cbr\u003e1.2 라마인덱스 사용 환경 구축하기 \u003cbr\u003e__1.2.1 윈도우에서 파이썬 설치하기 \u003cbr\u003e__1.2.2 가상 환경 만들기 \u003cbr\u003e__1.2.3 비주얼 스튜디오 코드 설치하기 \u003cbr\u003e__1.2.4 OpenAI API 키 발급하기 \u003cbr\u003e__1.2.5 제미나이 API 키 발급하기 \u003cbr\u003e__1.2.6 환경 변수에 API 키 추가하기 \u003cbr\u003e1.3 라마인덱스 맛보기 \u003cbr\u003e__1.3.1 데이터 준비하기 \u003cbr\u003e__1.3.2 가상 환경에 라마인덱스 설치하기 \u003cbr\u003e__1.3.3 라마인덱스 실행하기 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 02장: 라마인덱스 파이프라인 \u003cbr\u003e2.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e2.2 데이터 로딩 \u003cbr\u003e__2.2.1 데이터 리더 \u003cbr\u003e__2.2.2 데이터 커넥터 \u003cbr\u003e2.3 텍스트 분할 \u003cbr\u003e__2.3.1 문서와 노드 \u003cbr\u003e__2.3.2 토큰 단위 분할 \u003cbr\u003e__2.3.3 문장 단위 분할 \u003cbr\u003e__2.3.4 의미 단위 분할 \u003cbr\u003e__2.3.5 텍스트 분할 비교 \u003cbr\u003e2.4 인덱싱 \u003cbr\u003e__2.4.1 인덱싱이란? \u003cbr\u003e__2.4.2 벡터 저장소 인덱스 \u003cbr\u003e__2.4.3 Top-K 검색 \u003cbr\u003e2.5 저장하기 \u003cbr\u003e2.6 쿼리 \u003cbr\u003e__2.6.1 쿼리 엔진(QueryEngine) \u003cbr\u003e__2.6.2 검색(Retrieval) \u003cbr\u003e__2.6.3 후처리(Postprocessing) \u003cbr\u003e__2.6.4 응답 합성(Response synthesis) \u003cbr\u003e__2.6.5 커스터마이징 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 03장: 벡터 스토어 \u003cbr\u003e3.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e3.2 크로마 \u003cbr\u003e__3.2.1 크로마 클라이언트 생성 \u003cbr\u003e__3.2.2 컬렉션 생성 \u003cbr\u003e__3.2.3 벡터 데이터 추가 \u003cbr\u003e__3.2.4 벡터 검색 \u003cbr\u003e__3.2.5 메타데이터 필터링 \u003cbr\u003e__3.2.6 임베딩 데이터 추가 \u003cbr\u003e__3.2.7 임베딩 데이터 검색 \u003cbr\u003e__3.2.8 크로마의 저장 방식 \u003cbr\u003e__3.2.9 임베딩 기반 라마인덱스 답변 생성 \u003cbr\u003e__3.2.10 라마인덱스 기반 답변 생성 \u003cbr\u003e3.3 파인콘 \u003cbr\u003e__3.3.1 파인콘 API 초기화 \u003cbr\u003e__3.3.2 벡터 데이터 추가 \u003cbr\u003e__3.3.3 벡터 검색 \u003cbr\u003e__3.3.4 메타데이터 필터링 \u003cbr\u003e__3.3.5 임베딩 기반 라마인덱스 답변 생성 \u003cbr\u003e__3.3.6 라마인덱스 기반 답변 생성(임베딩 생략) \u003cbr\u003e3.4 쿼드런트 \u003cbr\u003e__3.4.1 라마인덱스 기반 답변 생성 \u003cbr\u003e__3.4.2 도커를 활용한 로컬 기반 환경 설정 \u003cbr\u003e__3.4.3 클라우드 기반 환경 설정 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 04장: 텍스트 문서를 이용한 RAG 실습 \u003cbr\u003e4.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e4.2 실습용 데이터 준비 \u003cbr\u003e4.3 PDF 파일 다루기 \u003cbr\u003e__4.3.1 데이터 준비 \u003cbr\u003e__4.3.2 텍스트 분할 \u003cbr\u003e__4.3.3 인덱싱 \u003cbr\u003e__4.3.4 쿼리 실행 \u003cbr\u003e4.4 텍스트 파일 다루기 \u003cbr\u003e__4.4.1 기본 RAG 실습 \u003cbr\u003e__4.4.2 인덱스 저장: 크로마 사용하기 \u003cbr\u003e4.5 CSV 파일 다루기 \u003cbr\u003e4.6 HWP 파일 다루기 \u003cbr\u003e__4.6.1 HWPReader 이용하기 \u003cbr\u003e__4.6.2 SimpleDirectoryReader 이용하기 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 05장: 다중모달 RAG 실습 \u003cbr\u003e5.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e5.2 데이터 준비하기 \u003cbr\u003e5.3 OpenAI API로 다중모달 벡터 인덱싱하기 \u003cbr\u003e5.4 쿼드런트를 활용한 다중모달 RAG 구축하기 \u003cbr\u003e__5.4.1 쿼드런트 설치 및 클라이언트 설정 \u003cbr\u003e__5.4.2 텍스트 및 이미지 벡터 스토어 생성 \u003cbr\u003e__5.4.3 다중모달 벡터 인덱스 생성 \u003cbr\u003e__5.4.4 검색 \u003cbr\u003e5.5 질의응답 기반 RAG 시스템 구축 \u003cbr\u003e__5.5.1 기본 질의 실행 \u003cbr\u003e__5.5.2 개선된 프롬프트를 활용한 질의 실행 \u003cbr\u003e5.6 이미지 기반 RAG 시스템 구축 \u003cbr\u003e__5.6.1 새로운 이미지 내려받기 및 저장하기 \u003cbr\u003e__5.6.2 이미지 검색 수행 \u003cbr\u003e__5.6.3 비슷한 화풍을 가진 이미지 분석 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 06장: 에이전트 RAG \u003cbr\u003e6.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e6.2 데이터 준비 \u003cbr\u003e6.3 허깅페이스 임베딩 \u003cbr\u003e6.4 에이전트 만들기 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 07장: 고급 RAG(Advanced RAG) \u003cbr\u003e7.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e7.2 리랭킹(ReRanking) \u003cbr\u003e__7.2.1 LLM 기반의 리랭킹 \u003cbr\u003e7.3 LLM 기반 리랭킹의 비용 문제 \u003cbr\u003e__7.3.1 크로스 인코더 기반의 리랭킹 \u003cbr\u003e7.4 하이드(Hyde) \u003cbr\u003e__7.4.1 데이터 준비 \u003cbr\u003e__7.4.2 거대 언어 모델과 임베딩 설정 \u003cbr\u003e__7.4.3 하이드 구현하기 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 08장: 펑션 콜링 에이전트 \u003cbr\u003e8.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e8.2 펑션 콜링 작동 방식 이해하기 \u003cbr\u003e8.3 외부 API를 활용한 펑션 콜링 \u003cbr\u003e__8.3.1 증시 정보 호출 에이전트 만들기 \u003cbr\u003e__8.3.2 펑션 콜링 도구 준비 \u003cbr\u003e__8.3.3 에이전트 만들고 쿼리 실행하기 \u003cbr\u003e8.4 펑션 콜링으로 구현하는 RAG 에이전트 \u003cbr\u003e__8.4.1 환경 세팅과 데이터 준비 \u003cbr\u003e__8.4.2 펑션 콜링 도구 준비 \u003cbr\u003e__8.4.3 에이전트 생성과 쿼리 실행 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 09장: Text-to-SQL로 구현하는 상담사 에이전트 \u003cbr\u003e9.1 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e9.2 에이전트 개발을 위한 환경 설정 \u003cbr\u003e9.3 병원 데이터베이스 설계하기 \u003cbr\u003e9.4 Text-to-SQL 에이전트 구현하기 \u003cbr\u003e9.5 멀티턴 대화 처리 기법 \u003cbr\u003e9.6 그라디오를 이용한 사용자 인터페이스 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 10장: MCP(Model Context Protocol) \u003cbr\u003e10.1 MCP란 \u003cbr\u003e10.2 Model Context Protocol 개발 환경 구축하기 \u003cbr\u003e10.3 MCP 서버 \u003cbr\u003e__10.3.1 어댑터(Adapter)를 활용한 툴 등록 \u003cbr\u003e__10.3.2 MCP 인스펙터(Inspector) \u003cbr\u003e__10.3.3 메시지 형식 \u003cbr\u003e__10.3.4 문서 검색 에이전트 MCP 실습 \u003cbr\u003e10.4 MCP 클라이언트 \u003cbr\u003e10.5 날씨 에이전트 실습 \u003cbr\u003e__10.5.1 OpenWeatherMap API 키 발급받기 \u003cbr\u003e__10.5.2 도시명 추출하기 \u003cbr\u003e__10.5.3 OpenWeatherMap API 연동 \u003cbr\u003e__10.5.4 MCP 도구 등록 및 서버 실행 \u003cbr\u003e__10.5.5 MCP 클라이언트 구현하기: 날씨 질문하기 \u003cbr\u003e__10.5.6 정리 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5424\/MidCate8\/542370467.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  ★ 이 책에서 다루는 내용 ★\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ 라마인덱스 파이프라인\u003cbr\u003e◎ 벡터 스토어 \u003cbr\u003e◎ 텍스트 문서를 이용한 RAG 실습\u003cbr\u003e◎ 다중모달 RAG 실습\u003cbr\u003e◎ 에이전트 RAG 및 고급 RAG\u003cbr\u003e◎ 펑션 콜링 에이전트\u003cbr\u003e◎ Text-to-SQL로 구현하는 상담사 에이전트\u003cbr\u003e◎ MCP 에이전트 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 07월 18일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e392쪽 | 175*235*16mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791158396220\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893393162282,"sku":"140000","price":40.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/dc0bd790ad0adb5b9b8f1bd1c690b3a4.jpg?v=1765399927","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/140000","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}