Description
데이터와 LLM을 연결해서 진짜 쓸모 있는 AI 애플리케이션을 만들자
생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)은 막대한 가능성을 지닌 강력한 도구지만, 잘못된 정보 생성이나 짧은 문맥 처리, 최신 데이터 반영의 어려움 같은 약점도 분명히 존재한다. 이 책은 그 한계를 극복할 수 있는 검색 증강 생성(RAG)과 LlamaIndex 활용법을 구체적으로 안내하며, 파이썬과 Streamlit으로 직접 프로젝트를 만들면서 데이터 수집, 색인, 검색, 쿼리, 프롬프트 엔지니어링, 배포까지 AI 애플리케이션 개발의 전 과정을 실습할 수 있도록 돕는다. 기본 개념에서 출발해 챗봇과 에이전트 구축, 사용자 정의와 실제 배포 전략까지 한 권에 담았다. 이 책을 통해 단순한 실습을 넘어 데이터를 다루고 최적화하는 전 과정을 직접 경험하며, LLM의 한계를 넘어서는 정확하고 지능적인 AI 애플리케이션을 직접 구축할 수 있는 역량을 키우자.
생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)은 막대한 가능성을 지닌 강력한 도구지만, 잘못된 정보 생성이나 짧은 문맥 처리, 최신 데이터 반영의 어려움 같은 약점도 분명히 존재한다. 이 책은 그 한계를 극복할 수 있는 검색 증강 생성(RAG)과 LlamaIndex 활용법을 구체적으로 안내하며, 파이썬과 Streamlit으로 직접 프로젝트를 만들면서 데이터 수집, 색인, 검색, 쿼리, 프롬프트 엔지니어링, 배포까지 AI 애플리케이션 개발의 전 과정을 실습할 수 있도록 돕는다. 기본 개념에서 출발해 챗봇과 에이전트 구축, 사용자 정의와 실제 배포 전략까지 한 권에 담았다. 이 책을 통해 단순한 실습을 넘어 데이터를 다루고 최적화하는 전 과정을 직접 경험하며, LLM의 한계를 넘어서는 정확하고 지능적인 AI 애플리케이션을 직접 구축할 수 있는 역량을 키우자.
라마인덱스로 배우는 데이터 기반 AI 애플리케이션 (파이썬과 Streamlit으로 만드는 생성형 AI와 RAG 실전 LLM 개발)
$32.88
- Choosing a selection results in a full page refresh.