한 번에 끝내는 라마인덱스 × RAG × AI 에이전트 (LlamaIndex를 이용한 RAG 파이프라인 구현, 임베딩·인덱싱·벡터 스토어·검색 최적화, 희소 및 밀집 검색·리랭킹·
Description
RAG·멀티모달·에이전트까지 AI 아키텍처의 핵심을 한 권에 담았다
LLM 시대의 핵심 기술로 자리 잡은 RAG를 제대로 이해하려면, 단순히 ‘코드를 따라 치는 것’만으로는 충분하지 않다. 이 책은 왜 RAG가 필요한지, 어떤 구조로 설계해야 안정적인지, 언제 에이전트를 활용해야 하는지를 명확하게 설명하며, LLM 기반 시스템을 ‘설계할 수 있는 개발자’로 성장하도록 인도한다. 라마인덱스를 중심으로 인덱싱·임베딩·검색·멀티모달·에이전트까지 이어지는 흐름을 단계별로 풀어내고, 스트림릿·그라디오를 이용해 UI를 구축하는 실전 예제 코드까지 제공하여 실무에 바로 적용 가능한 역량을 쌓을 수 있게 돕는다. 튜토리얼을 넘어 실무 환경에서 반드시 필요한 판단 기준과 트러블슈팅 노하우까지 담아, RAG 기반 AI 서비스를 만들고 싶은 개발자에게 가장 확실한 출발점이 될 것이다.
한 번에 끝내는 라마인덱스 × RAG × AI 에이전트 (LlamaIndex를 이용한 RAG 파이프라인 구현, 임베딩·인덱싱·벡터 스토어·검색 최적화, 희소 및 밀집 검색·리랭킹·
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