Dify, 코딩 없이 AI 앱 개발의 시작 (RAG·LLM 워크플로우 기반 에이전트로 완성하는 실무형 AI 시스템)

Dify, 코딩 없이 AI 앱 개발의 시작 (RAG·LLM 워크플로우 기반 에이전트로 완성하는 실무형 AI 시스템)

$25.00
Description
노코드로 완성하는 ‘내 업무 전용 AI 자동화 시스템’
한 권으로 끝내는 Dify 기반 실전 업무 자동화 가이드!
이 책은 시각적 인터페이스만으로 AI 앱을 만들 수 있는 Dify를 활용해, 반복 업무 자동화부터 고급 분석 시스템까지 직접 구현하는 실전 중심의 안내서입니다.
그동안 대표적인 생성형 AI를 업무에 '사용'해 왔지만, 반복적인 복사 붙여넣기나 엉뚱한 답변, 요구사항을 도중에 벗어나는 응답 때문에 답답했던 경험이 있으셨나요? 이제 복잡한 코딩 없이 챗봇, 텍스트 생성기, 워크플로우, 에이전트, RAG, TAG 기반 데이터 분석까지 하나의 흐름으로 배울 수 있도록 구성했습니다.
보고서 자동 생성, 회의록 요약, 블로그 자동 작성, 엑셀·DB 데이터 분석 등 현장에서 바로 활용 가능한 업무 자동화 사례를 풍부하게 담아 따라 하기만해도 자연스럽게 AI가 스스로 일하는 시스템을 구축할 수 있도록 구성했습니다. 또한 Dify의 기본 기능부터 에이전트, 외부 API, 지식 기반 챗봇, SEO용 블로그 워크플로우까지 단계별로 실습을 제공하여, 기획자와 비전공자도 자신의 아이디어를 빠르게 서비스 형태로 만들 수 있도록 안내합니다.
AI를 단순히 ‘사용’하는 단계를 넘어, 나만의 AI 시스템을 ‘직접 만드는’ 새로운 업무 패러다임을 경험해 보세요.
AI를 잘 쓰고 싶지만 막막했던 사람, 팀의 업무 효율을 극대화하고 싶은 리더, 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 기획자와 개발자 모두에게 이 책은 가장 실용적이고 강력한 지침서가 될 것입니다.

이런 분께 추천합니다!
● 반복되는 문서 업무(보고서·요약·정리)를 자동화하고 싶은 직장인
● 코딩 없이 AI 앱을 만들고 싶은 비전공자, 기획자, 마케터
● 챗봇·텍스트 생성기·에이전트를 직접 구축해보고 싶은 입문자
● Dify 워크플로우로 복합 자동화 시나리오를 만들고 싶은 실무자
● RAG·지식 기반 챗봇·TAG 데이터 분석 기능을 업무에 적용하고 싶은 팀 리더
● 사내 AI 시스템을 빠르게 프로토타입하고 배포해야 하는 개발자

-이 책의 구성-
1장 · 디파이가 무엇인가요?
생성형 AI의 한계(외부 데이터 접근 불가, 구조화 업무 어려움)를 짚고, 이를 해결하는 플랫폼으로서 Dify의 개념·역할·핵심 장점(노코드, 외부 도구 연동, RAG·워크플로우 지원)을 설명합니다.
업무 자동화가 왜 필요한지를 실무 예시와 함께 제시합니다.

2장 · 프롬프트 엔지니어링과 LLM 기본기
LLM의 동작 원리와 환각 문제를 설명하며, 역할 기반 설계·출력 형식화·변수 기반 프롬프트 구성 등 업무 자동화 품질을 좌우하는 프롬프트 설계 원칙을 다룹니다. 챗봇·보고서 자동화에 활용할 실전 프롬프트 패턴을 익힙니다.

3장 · Dify 시작하기(환경 설정과 기본 UI 탐색)
Dify 계정 생성 → 모델 연동(OpenAI 등) → 프로젝트 생성 → 앱 유형별 기본 구조(챗봇/텍스트 생성기/에이전트/워크플로우)를 설명합니다. 이후 실습을 위한 작업 환경을 준비합니다.

4장 · 내 업무를 돕는 AI 앱 만들기
챗봇 → 텍스트 생성기 → 에이전트 순서로 기초 AI 앱 3종을 만들며 Dify의 기본 구조를 익힙니다.
기초 챗봇(대화형 구조 이해)
텍스트 생성기로 보고서 자동화
에이전트로 투자분석 보고서 자동화

5장 · 지식 기반 챗봇 만들기(RAG 기초)
회사 매뉴얼·FAQ·법률 문서 등 정적 문서를 지식으로 업로드해 문서 기반 질의응답 챗봇을 구축합니다. 문서 청크 분할, 메타데이터 구성, 질문 매핑, 지식 검색 전략 등 기초 RAG 개념을 실습합니다.

6장 · 블로그 자동생성 워크플로우 개발
Dify 워크플로우의 핵심 개념을 설명하고,
아이디어 발상 → 자료 검색 → 초안 생성 → SEO 편집까지 이어지는 SEO 블로그 자동생성 시스템을 완성합니다. LLM·HTTP 요청·조건문·Template 노드를 모두 연결하는 복합 자동화입니다.

7장 · 회의록 자동화 워크플로우 만들기
회의 녹음 파일 → 텍스트 변환 → 요약 → DOCX 변환까지 자동화하는 회의록 생성 파이프라인을 구축합니다. Speech-to-Text, Markdown to DOCX, End 노드 등 다양한 도구 연동을 학습합니다.

8장 · 문서 기반 RAG 앱 고도화(전처리·검색 품질 향상)
PDF·Word 문서를 텍스트로 정규화하고, 섹션/항목 메타데이터를 설계하여 검색의 정확도와 깊이를 높이는 고급 RAG 전처리 기법을 다룹니다. 사내 매뉴얼·고객 문의 사례를 결합해 고급 지식 DB 앱을 구성합니다.

9장 · 법률·전문 지식 RAG 서비스 만들기
근로기준법 등 전문 문서를 기반으로 “법조문 인용 → 리스크 → 권장 대응 절차”를 포함하는 전문가형 법률 가이드봇을 만듭니다. 전문화된 RAG의 설계 방식과 프롬프트 구조를 배웁니다.

10장 · 사내 지식 DB 활용 앱 개발
기업 내부 문서(매뉴얼, 가이드, 프로세스)를 통합해 사내 RAG 기반 지식 검색 시스템을 구축합니다. 전처리 워크플로우, 문서 구조 통일, 질의응답 최적화 등 실무 중심 기능을 다룹니다.

11장 · TAG로 자연어 데이터 분석 자동화하기(기초)
TAG(Table Augmented Generation)의 개념을 이해하고, 자연어 → TEXT TO SQL → SQL EXECUTE → LLM 분석까지 이어지는 기본 TAG 분석 플로우를 실습합니다.
Supabase DB 연동, 스키마 기반 SQL 생성, 결과 비교까지 포함됩니다.

12장 · TAG 기반 데이터 분석 앱 개발(심화)
엑셀·CSV 파일을 DB로 통합하고, 사용자가 자연어로 묻기만 하면 SQL 실행 → 통계 분석 → Word 보고서 → 발표 자료를 자동 생성하는 고급 TAG 앱을 개발합니다.
제품 분석 보고서, Gamma.ai 발표 스크립트 생성까지 포함한 완전 자동화 시스템입니다.
저자

멀티코어외

저자:멀티코어
프로그래머이자인공지능전문가이다.프로그래머로서다양한분야에서활동했으며현재는기업에서데이터분석과강화학습을활용한비즈니스환경개선업무를담당하고있다.인공지능이학위를받은소수의전문가만을위한영역이아니라프로그래머도충분히도전할수있음을후배들에게보여주기위해부단히노력하고있다.

저자:조준희
초등학생때부터프로그래밍을시작해중학생시절AI연구에입문한연구자이다.영재교육원강화학습연구와KCI에등재된NLP논문등뛰어난학술적성과가있다.현재연세대학교인공지능학과재학중이며,웹에이전트연구와AI스타트업,외주프로젝트를통해실무경험을쌓고있다.

저자:강장묵
동국대학교국제정보보호대학원AI보안전공전문가로,보스턴과하와이등지에서연구와휴식을병행하고있다.AI가보이는할루시네이션,편견등의문제를인간의불완전성과연약함과연결해해결방안을모색중이며,다양한해외활동을통해강의와연구에깊이를더하고있다.

저자:이상한
다양한분야에서AI솔루션을개발하는인공지능전문가이다.AI기반품질감리,자연어벡터분석을통한문서검증,그리고머신러닝기반경기분석및예측모델개발까지폭넓은실무경험을보유하고있다.

저자:윤철희
인공지능및정보시스템전문가이다.인공지능어플리케이션개발업무를담당하고있으며,서울디지털대학교와동국대국제정보대학원및다수의대학에서관련강의를하고있다.최신인공지능기술의저변확대를위해클라우드환경에서쉽게활용가능한인공지능과도메인별LLM기반Agent적용에많은고민을하고있다.

목차

시작하며
_Dify를선택해야하는명확한이유
_이책의구성과주요특징
_이책은누구를위한책인가?
_예제파일다운로드안내

1장디파이가무엇인가요?
_1.1업무자동화에DifyAI가필요한이유
_1.2Dify는어떻게작동하고무엇을할수있을까
_1.3Dify와프롬프트의중요성
__LLM의원리와한계
__RAG와Dify의가치

2장프롬프트엔지니어링마스터하기
_2.1.프롬프트엔지니어링의기본원리
_2.2.효율적인프롬프트작성노하우
__제로샷vs.퓨샷
__사고의연쇄(Chain-of-Thought,CoT)
__페르소나프롬프팅(PersonaPrompting)
__템플릿프롬프팅(TemplatePrompting)

3장디파이시작하기
_3.1회원가입과기본환경준비
__기본화면구성
__요금제와계정관리
__디파이주요앱유형
_3.2LLM모델설정과연결
__APIKey생성
__Dify모델등록
_3.3재랭크모델설정
__RAG메커니즘과재랭크모델
__Dify에서재랭크모델Cohere설치
__CohereAPIkey발급및등록
_3.4시스템모델설정

4장내업무를돕는AI앱만들기
_4.1기초챗봇만들기:생성·설정·배포
_4.2챗봇운영·관리:로그·모니터링·백업
__앱관리와확장
__로그및모니터링
__관리(Manage)메뉴기능
__백업과복원
_4.3텍스트생성기로보고서자동화
__업무보고서기본구조
_4.4에이전트로간단한투자분석보고서만들기
__디파이에이전트개념
__간단한투자분석보고서앱기본구조
__간단한투자분석보고서앱만들기

5장지식기반챗봇만들기
_5.1지식기능의필요성
__지식추가방법
__채팅플로우란?
_5.2채팅플로우만들기
_5.3지식기반챗봇만들기

6장블로그자동생성워크플로우개발
_6.1워크플로우개념
_6.2간단한워크플로우만들기
__워크플로우생성
__워크플로우기본구조와노드설정
__워크플로우실행
_6.3SEO블로그워크플로우개발
__SEO블로그워크플로우개요
__SEO블로그워크플로우오케스트레이션
__SEO블로그워크플로우실행
_6.4워크플로우테스트와디버깅
__TestRun의개념과목적
__TestRun실행하기
__상세정보탭으로데이터점검하기
__트레이싱(Tracing)으로실행흐름분석하기
__GoogleSearchJSON데이터처리문제와해결
__템플릿노드활용과LLM입력수정

7장RAG(검색증강생성)개념과활용
_7.1RAG의기본개념
_7.2RAG가필요한이유
_7.3RAG워크플로우구조이해하기
_7.4Dify에서RAG구현하기
__RAG작동구조미리보기
_7.5텍스트전처리와청크설정실습
__텍스트전처리와청크분할의목적
__Dify에서청크설정하기
__청크미리보기로구조확인하기
_7.6검색방식이해와실습
__검색의기본구조이해하기
__Dify의검색방식:VectorvsHybrid
_7.7파일변환워크플로우

8장RAG기반문서관리및활용앱개발
_8.1인사시스템구축프로젝트
__음성기반회의록작성기
_8.2회의록검색기챗봇
__회의록기반지식베이스구축하기
__회의록검색기채팅플로우구성

9장RAG기반법률서비스앱개발
_9.1근로기준법가이드봇
__근로기준법개요
__PDF법률파일전처리방법
__근로기준법생성기워크플로우
_9.2근로기준법가이드지식생성
_9.3근로기준법가이드앱개발
__챗봇생성

10장RAG기반사내지식DB활용앱개발
_10.1제품메뉴얼파일변환
__제품매뉴얼개요
__파일변환워크플로우
__파일변환하기(TestRun)
_10.2사내지식DB구축
__매뉴얼지식DB구축
__사내지식DB활용챗봇플로우
_10.3사내지식DB활용채팅플로우실행

11장TAG로자연어데이터분석자동화하기
_11.1데이터베이스기본이해
__엑셀과데이터베이스의차이
__온라인쇼핑몰·은행에서의활용예시
_11.2Supabase프로젝트준비
__Supabase란?
__Supabase프로젝트생성하기
__엑셀데이터를CSV로변환하기
__CSV로테이블생성하기
__Supabase연결정보확인
_11.3TAG란
__TAG개념이해하기
__TAG의기반언어,SQL이해하기
__Dify·TAG·Supabase연동구조
__TAG단계별작동과정
__DifyTAG도구설치하기
_11.4TAG맛보기채팅플로우

12장TAG기반데이터분석앱개발
_12.1통계기반제품분석보고서자동생성
__통계기반제품분석보고서기능
__오케스트레이션
__LLM(최종보고서생성)노드
__MS-Word파일및감마스크립트생성
__앱실행예시및결과해석
_12.2제품판매통계분석기개발(TEXTTOSQL정확도높이기)
__제품판매통계분석기기능
__오케스트레이트
__rookie_text2data노드
__ROOKIE_EXECUTE_SQL노드
__TAG에서자주발생하는문제점

에필로그
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출판사 서평

이런분께추천합니다!
●반복되는문서업무(보고서·요약·정리)를자동화하고싶은직장인
●코딩없이AI앱을만들고싶은비전공자,기획자,마케터
●챗봇·텍스트생성기·에이전트를직접구축해보고싶은입문자
●Dify워크플로우로복합자동화시나리오를만들고싶은실무자
●RAG·지식기반챗봇·TAG데이터분석기능을업무에적용하고싶은팀리더
●사내AI시스템을빠르게프로토타입하고배포해야하는개발자

“챗봇을넘어서,AI가‘스스로일하는’업무시스템을완성하는책”
생성형AI가빠르게확산되고있지만,
실제로업무현장에서AI를어떻게‘시스템’으로구축할것인가는여전히많은사람들이막막해하는지점입니다.
특히문서기반답변,자동보고서생성,회의록처리,데이터분석처럼
실제일하는데필요한기능을구현하려면프롬프트와파이프라인,외부데이터연동을종합적으로설계해야합니다.

게다가많은사람들은이미대화형생성형AI를업무에활용해봤지만,
반복되는복사·붙여넣기,엉뚱한답변,조금만복잡해지면흐름을벗어나는응답,
지시한형식을유지하지못하는답변때문에답답함을느꼈습니다.

이를해결하기위해“프로그래밍을배워야할까?”고민했지만,
코드·API·라이브러리의장벽앞에서결국포기한경험도많습니다.

하지만이책은말합니다.

문제를해결하기위해꼭프로그래밍을배울필요는없습니다.
당신에게필요한것은‘워크플로우를이해하는것’이며,
그시작점이바로Dify입니다.

Dify는복잡한코드를몰라도AI가정보를수집하고,문서를분석하고,외부도구를활용하고,
여러단계를순서대로실행하는업무자동화시스템을구축하도록도와줍니다.

이책은그러한Dify의기능을기반으로AI업무시스템구축의전체로드맵을제공합니다.

-챗봇에서시작해
-RAG로지식을연결하고
-워크플로우로다단계자동화를구성하고
-에이전트를활용해외부API·검색을통합하고
-TAG로데이터분석·보고서생성까지자동화하는
그야말로AI실무자동화의모든단계를하나의흐름으로경험하도록구성돼있습니다.

특히장마다실제업무시나리오(SEO블로그,회의록,법률챗봇,사내매뉴얼DB,제품데이터분석등)를
그대로따라만들어보며,대화형AI사용만으로는해결되지않았던문제들을실제‘시스템’레벨에서해결하는방법을익히게됩니다.

이책은더이상AI를“잘쓰는법”을알려주는책이아니라,
AI가스스로일하도록만드는‘업무시스템’을구축하는능력을길러주는책입니다.
코드를몰라도,프로그래밍을배우지않아도,워크플로우만이해하면누구나강력한AI업무자동화를완성할수있습니다.

★이해보다실천에집중한구성
스크린샷·예제·샘플프롬프트·플로우도·실습파일을적재적소에다양하게제공하여AI를처음접하는독자도“버튼몇번으로나만의AI앱”을만들수있습니다.
이책은개발자뿐아니라기획자·마케터·디자이너·비전공자까지누구나바로사용할수있는‘현장형AI실무서’입니다.

-이책의구성-
1장·디파이가무엇인가요?
생성형AI의한계(외부데이터접근불가,구조화업무어려움)를짚고,이를해결하는플랫폼으로서Dify의개념·역할·핵심장점(노코드,외부도구연동,RAG·워크플로우지원)을설명합니다.
업무자동화가왜필요한지를실무예시와함께제시합니다.

2장·프롬프트엔지니어링과LLM기본기
LLM의동작원리와환각문제를설명하며,역할기반설계·출력형식화·변수기반프롬프트구성등업무자동화품질을좌우하는프롬프트설계원칙을다룹니다.챗봇·보고서자동화에활용할실전프롬프트패턴을익힙니다.

3장·Dify시작하기(환경설정과기본UI탐색)
Dify계정생성→모델연동(OpenAI등)→프로젝트생성→앱유형별기본구조(챗봇/텍스트생성기/에이전트/워크플로우)를설명합니다.이후실습을위한작업환경을준비합니다.

4장·내업무를돕는AI앱만들기
챗봇→텍스트생성기→에이전트순서로기초AI앱3종을만들며Dify의기본구조를익힙니다.
기초챗봇(대화형구조이해)
텍스트생성기로보고서자동화
에이전트로투자분석보고서자동화

5장·지식기반챗봇만들기(RAG기초)
회사매뉴얼·FAQ·법률문서등정적문서를지식으로업로드해문서기반질의응답챗봇을구축합니다.문서청크분할,메타데이터구성,질문매핑,지식검색전략등기초RAG개념을실습합니다.

6장·블로그자동생성워크플로우개발
Dify워크플로우의핵심개념을설명하고,
아이디어발상→자료검색→초안생성→SEO편집까지이어지는SEO블로그자동생성시스템을완성합니다.LLM·HTTP요청·조건문·Template노드를모두연결하는복합자동화입니다.

7장·회의록자동화워크플로우만들기
회의녹음파일→텍스트변환→요약→DOCX변환까지자동화하는회의록생성파이프라인을구축합니다.Speech-to-Text,MarkdowntoDOCX,End노드등다양한도구연동을학습합니다.

8장·문서기반RAG앱고도화(전처리·검색품질향상)
PDF·Word문서를텍스트로정규화하고,섹션/항목메타데이터를설계하여검색의정확도와깊이를높이는고급RAG전처리기법을다룹니다.사내매뉴얼·고객문의사례를결합해고급지식DB앱을구성합니다.

9장·법률·전문지식RAG서비스만들기
근로기준법등전문문서를기반으로“법조문인용→리스크→권장대응절차”를포함하는전문가형법률가이드봇을만듭니다.전문화된RAG의설계방식과프롬프트구조를배웁니다.

10장·사내지식DB활용앱개발
기업내부문서(매뉴얼,가이드,프로세스)를통합해사내RAG기반지식검색시스템을구축합니다.전처리워크플로우,문서구조통일,질의응답최적화등실무중심기능을다룹니다.

11장·TAG로자연어데이터분석자동화하기(기초)
TAG(TableAugmentedGeneration)의개념을이해하고,자연어→TEXTTOSQL→SQLEXECUTE→LLM분석까지이어지는기본TAG분석플로우를실습합니다.
SupabaseDB연동,스키마기반SQL생성,결과비교까지포함됩니다.

12장·TAG기반데이터분석앱개발(심화)
엑셀·CSV파일을DB로통합하고,사용자가자연어로묻기만하면SQL실행→통계분석→Word보고서→발표자료를자동생성하는고급TAG앱을개발합니다.
제품분석보고서,Gamma.ai발표스크립트생성까지포함한완전자동화시스템입니다.