LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션 (에이전트, 펑션콜링, Text-to-SQL, MCP까지 라마인덱스 실무 가이드)

LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션 (에이전트, 펑션콜링, Text-to-SQL, MCP까지 라마인덱스 실무 가이드)

$30.64
Description
검색 증강 생성(RAG), 펑션 콜링, 에이전트, 벡터 스토어, 그리고 최신 프레임워크 MCP까지!
이 책은 빠르게 진화하는 AI 기술 트렌드를 단순히 따라가는 데 그치지 않고 실제 구현과 통합에 필요한 핵심 통찰과 실용적인 해법을 제시하는 완성도 높은 실무 가이드입니다. 생성형 AI 기술의 주요 흐름을 실무 관점에서 체계적으로 다뤄 개발자와 기획자 모두가 RAG 시스템을 손쉽게 구축할 수 있도록 구성했습니다.

독자는 라마인덱스를 활용하여 문서 처리, 벡터 인덱싱, 쿼리 라우팅 등 복잡한 구성 요소를 유연하게 조합하고 직관적으로 연결하는 방법을 익힐 수 있을 것입니다.
저자

에디유,대니얼김,김현지

현업에서RAG와에이전트관련업무를주로수행하고있습니다.LLM(대규모언어모델)기반서비스개발에관심이많습니다.

목차

▣01장:라마인덱스들어가기
1.1라마인덱스가지원하는작업
1.2라마인덱스사용환경구축하기
__1.2.1윈도우에서파이썬설치하기
__1.2.2가상환경만들기
__1.2.3비주얼스튜디오코드설치하기
__1.2.4OpenAIAPI키발급하기
__1.2.5제미나이API키발급하기
__1.2.6환경변수에API키추가하기
1.3라마인덱스맛보기
__1.3.1데이터준비하기
__1.3.2가상환경에라마인덱스설치하기
__1.3.3라마인덱스실행하기

▣02장:라마인덱스파이프라인
2.1개발환경구축하기
2.2데이터로딩
__2.2.1데이터리더
__2.2.2데이터커넥터
2.3텍스트분할
__2.3.1문서와노드
__2.3.2토큰단위분할
__2.3.3문장단위분할
__2.3.4의미단위분할
__2.3.5텍스트분할비교
2.4인덱싱
__2.4.1인덱싱이란?
__2.4.2벡터저장소인덱스
__2.4.3Top-K검색
2.5저장하기
2.6쿼리
__2.6.1쿼리엔진(QueryEngine)
__2.6.2검색(Retrieval)
__2.6.3후처리(Postprocessing)
__2.6.4응답합성(Responsesynthesis)
__2.6.5커스터마이징

▣03장:벡터스토어
3.1개발환경구축하기
3.2크로마
__3.2.1크로마클라이언트생성
__3.2.2컬렉션생성
__3.2.3벡터데이터추가
__3.2.4벡터검색
__3.2.5메타데이터필터링
__3.2.6임베딩데이터추가
__3.2.7임베딩데이터검색
__3.2.8크로마의저장방식
__3.2.9임베딩기반라마인덱스답변생성
__3.2.10라마인덱스기반답변생성
3.3파인콘
__3.3.1파인콘API초기화
__3.3.2벡터데이터추가
__3.3.3벡터검색
__3.3.4메타데이터필터링
__3.3.5임베딩기반라마인덱스답변생성
__3.3.6라마인덱스기반답변생성(임베딩생략)
3.4쿼드런트
__3.4.1라마인덱스기반답변생성
__3.4.2도커를활용한로컬기반환경설정
__3.4.3클라우드기반환경설정

▣04장:텍스트문서를이용한RAG실습
4.1개발환경구축하기
4.2실습용데이터준비
4.3PDF파일다루기
__4.3.1데이터준비
__4.3.2텍스트분할
__4.3.3인덱싱
__4.3.4쿼리실행
4.4텍스트파일다루기
__4.4.1기본RAG실습
__4.4.2인덱스저장:크로마사용하기
4.5CSV파일다루기
4.6HWP파일다루기
__4.6.1HWPReader이용하기
__4.6.2SimpleDirectoryReader이용하기

▣05장:다중모달RAG실습
5.1개발환경구축하기
5.2데이터준비하기
5.3OpenAIAPI로다중모달벡터인덱싱하기
5.4쿼드런트를활용한다중모달RAG구축하기
__5.4.1쿼드런트설치및클라이언트설정
__5.4.2텍스트및이미지벡터스토어생성
__5.4.3다중모달벡터인덱스생성
__5.4.4검색
5.5질의응답기반RAG시스템구축
__5.5.1기본질의실행
__5.5.2개선된프롬프트를활용한질의실행
5.6이미지기반RAG시스템구축
__5.6.1새로운이미지내려받기및저장하기
__5.6.2이미지검색수행
__5.6.3비슷한화풍을가진이미지분석

▣06장:에이전트RAG
6.1개발환경구축하기
6.2데이터준비
6.3허깅페이스임베딩
6.4에이전트만들기

▣07장:고급RAG(AdvancedRAG)
7.1개발환경구축하기
7.2리랭킹(ReRanking)
__7.2.1LLM기반의리랭킹
7.3LLM기반리랭킹의비용문제
__7.3.1크로스인코더기반의리랭킹
7.4하이드(Hyde)
__7.4.1데이터준비
__7.4.2거대언어모델과임베딩설정
__7.4.3하이드구현하기

▣08장:펑션콜링에이전트
8.1개발환경구축하기
8.2펑션콜링작동방식이해하기
8.3외부API를활용한펑션콜링
__8.3.1증시정보호출에이전트만들기
__8.3.2펑션콜링도구준비
__8.3.3에이전트만들고쿼리실행하기
8.4펑션콜링으로구현하는RAG에이전트
__8.4.1환경세팅과데이터준비
__8.4.2펑션콜링도구준비
__8.4.3에이전트생성과쿼리실행

▣09장:Text-to-SQL로구현하는상담사에이전트
9.1개발환경구축하기
9.2에이전트개발을위한환경설정
9.3병원데이터베이스설계하기
9.4Text-to-SQL에이전트구현하기
9.5멀티턴대화처리기법
9.6그라디오를이용한사용자인터페이스

▣10장:MCP(ModelContextProtocol)
10.1MCP란
10.2ModelContextProtocol개발환경구축하기
10.3MCP서버
__10.3.1어댑터(Adapter)를활용한툴등록
__10.3.2MCP인스펙터(Inspector)
__10.3.3메시지형식
__10.3.4문서검색에이전트MCP실습
10.4MCP클라이언트
10.5날씨에이전트실습
__10.5.1OpenWeatherMapAPI키발급받기
__10.5.2도시명추출하기
__10.5.3OpenWeatherMapAPI연동
__10.5.4MCP도구등록및서버실행
__10.5.5MCP클라이언트구현하기:날씨질문하기
__10.5.6정리

출판사 서평

★이책에서다루는내용★

◎라마인덱스파이프라인
◎벡터스토어
◎텍스트문서를이용한RAG실습
◎다중모달RAG실습
◎에이전트RAG및고급RAG
◎펑션콜링에이전트
◎Text-to-SQL로구현하는상담사에이전트
◎MCP에이전트