구독형 AI의 한계를 넘어선 로컬 LLM 구축 바이블

프롤로그 - 왜 로컬 LLM인가
1. 생성형 AI와 업무 현장의 변화
2. 로컬 LLM을 직접 만든다는 것의 의미
3. 이 책의 독자와 읽는 방법

제1장. LLM과 Ollama 이해하기
1. LLM의 기초 개념
2. Ollama란 무엇인가
3. 로컬 LLM 대표 유즈케이스

제 2장. Ollama 기반 로컬 LLM 인프라 구축
1. 인프라 선택과 설계
2. Ollama 설치와 기본 사용법
3. 모델 선택 전략
4. Modelfile 기초

제 3장. 프롬프트 & 역할 설계
1. 좋은 프롬프트의 원칙
2. 시스템 프롬프트 설계
3. 태스크별 프롬프트 패턴
4. 고급 프롬프트 기법

제 4장. RAG로 회사 데이터 연결하기
1. RAG 아키텍처 개요
2. 문서 인게스트 파이프라인
3. 청크 전략과 임베딩
4. 벡터DB와 검색 설계
5. RAG 응답 품질 관리

제 5장. 파인튜닝 - 회사 스타일을 모델에 새기는 법
1. Modelfile 기초
2. 데이터셋 설계
3. 데이터 품질 관리
4. 파인튜닝 실습
5. 파인튜닝 모델의 Ollama 탑재

제 6장. 실전 케이스 - 로컬 지식베이스 & 고객지원 LLM
1. 유즈케이스 전체 지도
2. 사내 업무 도우미 LLM 설계
3. 고객센터 FAQ/챗봇 보조
4. CS 티켓 요약·태깅 도우미
5. PoC에서 프로덕션으로

이 책의 마지막 장을 넘기며