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CHAPTER 00 랭체인을 위한 기초 AI 지식_0.1 LLM 기초_0.2 프롬프트 기초_0.3 랭체인은 무엇이며 왜 중요한가?CHAPTER 01 랭체인의 기본 LLM 사용법_1.1 랭체인 사용 환경 구축_1.2 랭체인을 통한 LLM 호출_1.3 LLM 프롬프트 템플릿_1.4 LLM에서 특정 형식의 답변 지정_1.5 구성 요소를 조합한 LLM 애플리케이션_1.6 요약CHAPTER 02 RAG 1단계: 데이터 인덱싱_2.1 목표: LLM을 위한 적절한 컨텍스트 선정_2.2 임베딩: 텍스트를 숫자로 변환_2.3 문서-텍스트 변환_2.4 텍스트를 여러 조각으로 분할_2.5 텍스트 임베딩 생성_2.6 벡터 저장소에 임베딩 저장_2.7 문서의 변경 사항 추적_2.8 인덱싱 최적화_2.9 요약CHAPTER 03 RAG 2단계: 데이터 기반 대화_3.1 RAG 시작하기_3.2 쿼리 변환_3.3 쿼리 라우팅_3.4 쿼리 구성_3.5 요약CHAPTER 04 랭그래프를 활용한 메모리 기능_4.1 챗봇 메모리 시스템 구축_4.2 랭그래프_4.3 StateGraph 생성_4.4 StateGraph에 메모리 기능 추가_4.5 채팅 기록 수정_4.6 요약CHAPTER 05 랭그래프로 구현하는 인지 아키텍처_5.1 아키텍처 #1: LLM 호출_5.2 아키텍처 #2: 체인_5.3 아키텍처 #3: 라우터_5.4 요약CHAPTER 06 에이전트 아키텍처 I_6.1 계획-실행 반복_6.2 랭그래프 에이전트 구축_6.3 툴 우선 호출_6.4 복수 툴 호출_6.5 요약CHAPTER 07 에이전트 아키텍처 II_7.1 성찰_7.2 서브그래프_7.3 다중 에이전트 아키텍처_7.4 요약CHAPTER 08 LLM의 성능을 높이는 패턴_8.1 구조화된 출력_8.2 요약CHAPTER 09 AI 애플리케이션 배포_9.1 준비 사항_9.2 랭그래프 플랫폼 API 이해하기_9.3 랭그래프 플랫폼에서 AI 애플리케이션 배포_9.4 보안_9.5 요약CHAPTER 10 테스트: 평가, 모니터링, 개선_10.1 LLM 애플리케이션 테스트 기법_10.2 설계 단계: 자체 보정 RAG_10.3 사전 제작 단계_10.4 운영_10.5 요약CHAPTER 11 LLM 애플리케이션 개발_11.1 챗봇_11.2 LLM과의 협업_11.3 앰비언트 컴퓨팅_11.4 요약APPENDIX A. MCP 서버의 구축과 활용
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Mayo Oshin
Nuno Campos
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『러닝 랭체인』은 랭체인의 초기 개발자와 공동 창업자인 저자들이 집필한 책으로, 랭체인과 랭그래프를 활용한 LLM 애플리케이션 개발 전 과정을 체계적으로 안내하는 실전 가이드입니다. 각 장에서는 핵심 주제를 체계적으로 다루며, LLM 애플리케이션의 설계부터 구현까지 전 과정을 폭넓게 설명합니다. AI와 LLM의 개념 소개를 시작으로, 다양한 프롬프트 기법과 랭체인을 활용한 LLM 호출, 검색 증강 생성(RAG)의 핵심 기술을 자세히 설명합니다. 중반부에는 챗봇에 메모리 기능을 추가하는 방법과 랭그래프를 활용한 아키텍처 패턴 구현을 다루며, 에이전트 아키텍처와 그 확장 기법, AI 애플리케이션에서 자율성과 신뢰성을 조화롭게 설계하는 전략을 소개합니다. 후반부에는 배포 전략, 보안 고려 사항, 테스트 및 평가, 지속적인 개선 방법까지 다루며 애플리케이션 유지보수에 이르는 전 과정을 안내합니다. 마지막으로 LLM과 사용자 간 상호작용을 최적화하는 개발 패턴을 정리해 실무에 즉시 적용할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 또한 부록에서는 최근 주목받고 있는 MCP 기술까지 다루어, 최신 AI 트렌드에 관심 있는 독자에게도 유익한 내용을 담고 있습니다. 이 책을 통해 최신 기술 흐름을 반영한 AI 애플리케이션 개발 역량을 한층 끌어올릴 수 있을 것입니다.생성형 AI 앱 개발, 개념부터 실전까지 한 권으로!● 랭체인과 랭그래프를 중심으로 기초부터 실전 배포까지● 단순한 챗봇을 넘는 실전형 AI 애플리케이션 구조 설계● 파이썬과 자바스크립트 예제를 함께 제공해 바로 실습 가능RAG부터 멀티 에이전트까지, 최신 기술 전방위 습득!● 검색 증강 생성(RAG) 시스템 구현법● 자율성과 협업 능력을 갖춘 AI 에이전트 설계● 외부 도구 통합, 메모리 기능 등 서비스 수준 구현실무를 위한 설계 관점과 운영 노하우까지!● 환각·지연 등 LLM의 한계를 극복하는 설계● 테스트, 평가, 보안, 모니터링까지 운영 실전 팁● 실제 배포 가능한 구조와 흐름으로 바로 적용 가능MCP 활용법 특별 수록!● MCP 개념부터 서버 구축 및 실전 활용까지직접 구현하며 익히는 실습 중심의 구성으로, AI 애플리케이션을 즉시 개발에 적용할 수 있는 실전 역량을 길러줍니다. 특히 부록에서는 AI 에이전트와 외부 시스템을 표준 방식으로 연결하는 최신 기술, MCP를 소개하여, 빠르게 진화하는 생성 AI 기술 흐름을 반영했습니다. LLM을 활용한 애플리케이션 개발이 처음인 독자에게는 출발점을, 이미 경험이 있는 개발자에게는 한 단계 더 나아갈 수 있는 실전 감각을 제공합니다. 빠르게 변화하는 생성 AI 환경 속에서, 이 책은 랭체인의 핵심 개념부터 실전 적용까지 단계별로 안내합니다. 최신 AI 기술을 활용한 개발 역량을 키워보세요.
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