“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
[Part 01 랭체인 시작하기]
Chapter 01 인공지능 시인과 ChatPDF 서비스 이해
인공지능 시인
ChatPDF
수익화 방식
기술 스택
Chapter 02 랭체인과 GPT 모델 이해
LLM이란
랭체인이란
랭체인을 배우는 이유
랭체인 v0.3
OpenAI 플레이그라운드로 GPT 모델 이해하기
Chapter 03 기본 개발 환경 설정
비주얼 스튜디오 코드 환경 설정
파이썬 환경 설정
환경변수 설정
랭체인 환경 설정
LLM 체인
Miniconda 설정
랭스미스 설정
[Part 02 랭체인 기초 실습]
Chapter 04 음식, 식당, 숙박 리뷰 평가 AI 만들기
음식 리뷰 평가 AI 만들기
식당 리뷰 평가 AI 만들기
LCEL 기반 숙박 시설 리뷰 평가 AI 만들기
Chapter 05 인공지능 시인 만들기
구현할 서비스 구조
LLM 체인 생성
Streamlit 기초
프런트엔드 구현
실전 배포
Chapter 06 다국어 이메일 생성기 만들기
Ollama 설치 및 환경 설정
이메일 응답 생성
Streamlit 앱 구성
[Part 03 문서 임베딩을 활용한 Q&A 서비스]
Chapter 07 ChatPDF 만들기
구현할 서비스 구조
도큐먼트 로더
텍스트 분할기
임베딩
벡터 저장소
검색기
생성기
프런트엔드 구현
실전 배포
웹 서비스 수익화
스트리밍 구현
Chapter 08 현진건 작가님 봇 만들기
Responses API란
OpenAI 플레이그라운드로 파일 검색 도구 이해하기
Responses API 연동
프런트엔드 구현
[Part 04 RAG 기법을 활용한 유사성 검색 서비스]
Chapter 09 FAISS 인덱스 생성
FAISS란
텍스트 데이터 청크 분할
인덱스 생성
Chapter 10 FAISS VectorDB로 유사성 검색 구현
쿼리 기반 유사 문서 검색
임베딩 벡터로 문서 유사도 검색
Chapter 11 RAG 기반 대규모 텍스트 검색 구현
FAISS 인덱스 생성
문서 포매팅과 답변 생성
[Part 05 고급 RAG 기법을 활용한 뉴스 검색 서비스]
Chapter 12 Multiquery 기반 뉴스 검색 시스템 만들기
Multiquery + Unique-union 기법
Multiquery + RAG Fusion 기법
Chapter 13 하이브리드 검색 시스템 만들기
Hybrid Search를 활용한 고급 RAG 시스템 구축
Multiquery + Hybrid Search + RAG Fusion 기법
Multiquery + Hybrid Search + RAG Fusion + Streamlit 기법
[Part 06 멀티모달 데이터를 활용한 통합형 서비스]
Chapter 14 멀티모달 데이터 RAG 시스템 만들기
멀티모달 RAG 개요
멀티모달 RAG 아키텍처
패키지 설치 및 JupyterLab 환경 설정
데이터 추출 및 분할
다중 벡터 검색기
멀티모달 RAG 체인
Chapter 15 FashionRAG: 이미지 기반 스타일링 어시스턴트
FashionRAG 시스템 이해
Fashionpedia 데이터셋 로드
Base64 인코딩
Chapter 16 시/소설 생성 서비스 만들기
LangServe와 FastAPI로 애플리케이션 구성
OpenAI와 Ollama 모델의 비교
Streamlit으로 인터페이스 구축
[Part 07 랭그래프와 Agentic RAG를 활용한 에이전트]
Chapter 17 도구를 사용하는 AI 에이전트 만들기
시스템의 주요 구성 요소
에이전트와 도구 통합
Chapter 18 랭그래프를 활용한 AI 에이전트 만들기
랭그래프의 주요 기능
워크플로 그래프 생성 및 상태 관리
워크플로 그래프 시각화 및 에이전트와 상호작용
Chapter 19 Agentic RAG로 지능형 정보 검색 시스템 만들기
에이전트의 흐름
에이전트 상태 정의
워크플로 그래프 생성
[Part 08 CrewAI를 활용한 협업형 에이전트]
Chapter 20 다중 에이전트 블로그 작성기
인공지능 에이전트의 특성
에이전트 정의
수행 작업 정의
Chapter 21 FastAPI, CrewAI 기반 블로그 콘텐츠 생성기
에이전트 정의
수행 작업 정의
CrewAI 로직과 FastAPI 웹 서비스 결합
Chapter 22 리액트 통합으로 완성하는 블로그 서비스
Node.js 설치
리액트 프로젝트 설정
프로젝트에 필요한 컴포넌트 작성
랭체인, 랭그래프부터 RAG Fusion, Agentic RAG까지
한 권으로 마스터하는 LLM 개발
이 책은 복잡한 이론 대신 예제 중심으로 LLM 기술을 자연스럽게 이해하도록 돕습니다. 점진적으로 확장되는 실습 구조로 초심자도 AI 에이전트 서비스 개발을 쉽게 체화할 수 있습니다. 특히 텍스트는 물론 표와 이미지를 통합하여 질문에 답하는 멀티모달 RAG 구현, GPT-4 Vision과 LLaVA 같은 최신 VLM 활용까지 다뤄 실무에 적용할 수 있는 예시를 명확히 보여 줍니다.
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먼저 읽은 베타리더들의 한 마디
| 자료명 | 등록일 | 다운로드 |
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 예제소스 |
2025-07-18 | 다운로드 |
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