브라이스 유, 조경아, 박수진, 김재웅  | 프리렉

28,800원  | 20250428  | 9788965404101

LLM 서비스 구현의 핵심, RAG 단 한 권으로 끝내는 실전 Advanced RAG의 모든 것! 이 책은 실제 RAG 기반 서비스를 구축해온 현업 개발자 겸 데이터 과학자 4인이 이론과 함께 생생한 실무 중심의 노하우를 담아냈습니다. RAG의 기본 원리부터 다양한 고급 기법과 랭그래프, ReAct 에이전트 활용, 그리고 RAG 성능 향상을 극대화하는 LLM과 임베딩 모델 파인튜닝까지 다룹니다. 랭체인을 활용한 실습 중심 구성으로, 구글 코랩에서 바로 따라 하며 배우고 각 장의 실전 예제를 통해 나만의 RAG 시스템을 완성할 수 있습니다. 기초를 탄탄히 다지고 싶은 입문자부터, 고급 기법으로 LLM 시스템을 완성하고 싶은 실무 개발자까지, 이 책은 지금 가장 필요한 RAG 기술의 모든 것을 체계적으로 안내합니다.

조대협  | 프리렉

23,400원  | 20240812  | 9788965403944

핵심만 쏙쏙! 퀵 스타트 LLM 애플리케이션 개발의 핵심 비법을 소개합니다. LLM 애플리케이션 구현을 위한 필수적인 아키텍처 설계와 실전 가이드를 제공합니다. 랭체인(LangChain)을 빠르게 이해하고, 운영 수준의 생성형 AI 애플리케이션의 핵심 구조를 파악하는 데 중점을 두고 있습니다. 아키텍처를 우선적으로 이해함으로써 개발자들이 실제 운영 환경에서도 쉽게 적용할 수 있도록 돕습니다. 프롬프트 템플릿 활용, 적절한 예제 선택, 벡터 데이터베이스의 효율적인 사용, 캐싱 기법, 메모리 관리 등 핵심 요소를 다양한 실전 예제를 통해 설명합니다. 특히, 최신 정보를 결합한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술과 에이전트를 활용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 방법을 심도 있게 다룹니다. 조대협 엔지니어의 실전 경험을 바탕으로 한 이 책은, 실무에 바로 적용할 수 있는 유용한 정보를 제공하여 LLM 기술의 가능성을 극대화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

조동근, 우성우  | 한빛미디어

28,800원  | 20250721  | 9791169214148

“AI 서비스를 '사용'만 하지 말고 직접 '만드는' 사람이 되어 보세요!” IT 크리에이터 조코딩의 AI 에이전트 가이드북 AI 서비스를 사용만 하는 걸 넘어, 누구나 AI 서비스를 직접 만들 수 있는 시대가 왔습니다. 이 책은 GPT·LLaMA·RAG·멀티모달 등 최신 AI 기술을 랭체인으로 연결해 나만의 AI 서비스를 직접 만들어 볼 수 있도록 안내합니다. 파이썬만 알고 있다면 쉽게 따라 할 수 있도록 예제 중심으로 구성되었으며 PDF 기반 챗봇, 인공지능 시인 등 흥미로운 주제로 수익화 기능까지 구현해 봅니다. 구독자 66만 명 IT 유튜버 조코딩의 노하우와 함께 머릿속에만 있던 아이디어를 현실로 만들어 보세요.

서지영  | 길벗

20,520원  | 20240227  | 9791140708598

내 질문에 대답하고, PDF를 요약해주고, 번역도 하고, 메일도 써주는 똑똑한 AI 서비스 만들기! 개념, 원리, 실습을 한 권으로 빠르게! RAG를 구현하며 배우는 LLM 입문! LLM의 기본 개념부터 동작 원리까지, LLM을 활용할 수 있는 랭체인 사용법은 물론 LLM과 랭체인을 나에게 맞게 사용할 수 있도록 다양한 8가지 실습을 담았습니다. 랭체인과 오픈AI, 스트림릿을 비롯한 여러 라이브러리를 활용해 내 데이터를 가지고 질의응답하는 챗봇, 이전 대화를 기억하는 대화형 챗봇, 내 PDF 파일을 활용할 수 있는 웹서비스, 번역을 하거나 메일을 대신 써주는 서비스 등 다양한 AI 서비스를 직접 만들어 볼 수 있습니다. 개념, 원리, LLM을 활용한 실습 그리고 LLM 사례들을 한 권으로 빠르게 살펴보면서 LLM을 어떻게 사용하면 좋을지 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있도록 구성했습니다.

서지영  | 길벗

26,100원  | 20250425  | 9791140713240

VectorRAG와 GraphRAG의 차이와 구현 방법을 기본 예제로 간단히! OpenAI와 DeepSeek의 개념과 성능 차이를 실습을 통해 직접 확인한다. VectorRAG와 GraphRAG, 두 RAG는 서로 어떻게 다를까요? 또 각각 어떤 데이터와 시나리오에서 활용하면 좋을까요? 이 책에서는 둘의 개념 및 원리를 비교하며 쉽게 이해할 수 있게 설명합니다. 이론을 핵심 위주로 간단히 살펴보고, 랭체인을 이용해 기본적인 예제를 구현하는 방법도 알아봅니다. GraphRAG를 구현할 때는 Neo4j에 데이터를 생성하고 검색하는 여러 방법에 대해 알아볼 것입니다. VectorRAG를 구현할 때는 오픈AI 모델 뿐만 아니라 딥시크 모델도 함께 알아보고 사용해볼 것입니다. 두 모델이 어느 정도의 성능 차이를 보이는지, 딥시크 모델을 로컬에 내려받아 안전하게 실행하면서 직접 확인해볼 수 있습니다. 이 책을 통해 RAG 및 LLM의 기초를 배우고, 기본적인 구현 방법을 경험해 보세요.