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    LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션

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    LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션 에이전트, 펑션콜링, Text-to-SQL, MCP까지 라마인덱스 실무 가이드

    • 에디 유, 대니얼 김, 김현지 저
    • 위키북스
    • 2025년 07월 18일
    • 정가
      30,000원
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    ISBN: 9791158396220 392쪽 745g 175 x 235 (㎜)

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    책 소개

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    저자 소개

    에디 유, 대니얼 김, 김현지

    저자 : 에디 유

    현업에서 RAG와 에이전트 관련 업무를 주로 수행하고 있습니다. LLM(대규모 언어 모델) 기반 서비스 개발에 관심이 많습니다.

     

    저자 : 대니얼 김

    자연어 처리 분야의 AI 리서치 엔지니어로, LLM 기반 생성형 모델, RAG, 에이전트 시스템에 주로 관심이 있습니다. 복합 질의 처리, 지식 활용 최적화, 상호작용 기반 응답 설계 등 실전 응용에 초점을 맞춘 연구 및 구현 경험을 쌓아왔습니다. 기술적 깊이와 실무 적용 가능성을 함께 고려하는, 균형 잡힌 접근을 지향합니다.

     

    저자 : 김현지

    인문대를 졸업한 '문송'이지만, 데이터 분석 관련 공부를 통해 석사 학위를 취득했습니다. 동아일보와 채널A에서 산업 및 경제 분야 기자로 활동한 경험을 바탕으로, 경제·경영 전문 AI 챗봇 '애스크비즈'를 기획·개발했습니다. IT 기술을 활용한 뉴스 제작 및 소비 방식의 혁신과 AI가 가져올 삶의 전반적 변화에 관심이 많습니다.

    목차


    ▣ 01장: 라마인덱스 들어가기
    1.1 라마인덱스가 지원하는 작업
    1.2 라마인덱스 사용 환경 구축하기
    __1.2.1 윈도우에서 파이썬 설치하기
    __1.2.2 가상 환경 만들기
    __1.2.3 비주얼 스튜디오 코드 설치하기
    __1.2.4 OpenAI API 키 발급하기
    __1.2.5 제미나이 API 키 발급하기
    __1.2.6 환경 변수에 API 키 추가하기
    1.3 라마인덱스 맛보기
    __1.3.1 데이터 준비하기
    __1.3.2 가상 환경에 라마인덱스 설치하기
    __1.3.3 라마인덱스 실행하기

    ▣ 02장: 라마인덱스 파이프라인
    2.1 개발 환경 구축하기
    2.2 데이터 로딩
    __2.2.1 데이터 리더
    __2.2.2 데이터 커넥터
    2.3 텍스트 분할
    __2.3.1 문서와 노드
    __2.3.2 토큰 단위 분할
    __2.3.3 문장 단위 분할
    __2.3.4 의미 단위 분할
    __2.3.5 텍스트 분할 비교
    2.4 인덱싱
    __2.4.1 인덱싱이란?
    __2.4.2 벡터 저장소 인덱스
    __2.4.3 Top-K 검색
    2.5 저장하기
    2.6 쿼리
    __2.6.1 쿼리 엔진(QueryEngine)
    __2.6.2 검색(Retrieval)
    __2.6.3 후처리(Postprocessing)
    __2.6.4 응답 합성(Response synthesis)
    __2.6.5 커스터마이징

    ▣ 03장: 벡터 스토어
    3.1 개발 환경 구축하기
    3.2 크로마
    __3.2.1 크로마 클라이언트 생성
    __3.2.2 컬렉션 생성
    __3.2.3 벡터 데이터 추가
    __3.2.4 벡터 검색
    __3.2.5 메타데이터 필터링
    __3.2.6 임베딩 데이터 추가
    __3.2.7 임베딩 데이터 검색
    __3.2.8 크로마의 저장 방식
    __3.2.9 임베딩 기반 라마인덱스 답변 생성
    __3.2.10 라마인덱스 기반 답변 생성
    3.3 파인콘
    __3.3.1 파인콘 API 초기화
    __3.3.2 벡터 데이터 추가
    __3.3.3 벡터 검색
    __3.3.4 메타데이터 필터링
    __3.3.5 임베딩 기반 라마인덱스 답변 생성
    __3.3.6 라마인덱스 기반 답변 생성(임베딩 생략)
    3.4 쿼드런트
    __3.4.1 라마인덱스 기반 답변 생성
    __3.4.2 도커를 활용한 로컬 기반 환경 설정
    __3.4.3 클라우드 기반 환경 설정

    ▣ 04장: 텍스트 문서를 이용한 RAG 실습
    4.1 개발 환경 구축하기
    4.2 실습용 데이터 준비
    4.3 PDF 파일 다루기
    __4.3.1 데이터 준비
    __4.3.2 텍스트 분할
    __4.3.3 인덱싱
    __4.3.4 쿼리 실행
    4.4 텍스트 파일 다루기
    __4.4.1 기본 RAG 실습
    __4.4.2 인덱스 저장: 크로마 사용하기
    4.5 CSV 파일 다루기
    4.6 HWP 파일 다루기
    __4.6.1 HWPReader 이용하기
    __4.6.2 SimpleDirectoryReader 이용하기

    ▣ 05장: 다중모달 RAG 실습
    5.1 개발 환경 구축하기
    5.2 데이터 준비하기
    5.3 OpenAI API로 다중모달 벡터 인덱싱하기
    5.4 쿼드런트를 활용한 다중모달 RAG 구축하기
    __5.4.1 쿼드런트 설치 및 클라이언트 설정
    __5.4.2 텍스트 및 이미지 벡터 스토어 생성
    __5.4.3 다중모달 벡터 인덱스 생성
    __5.4.4 검색
    5.5 질의응답 기반 RAG 시스템 구축
    __5.5.1 기본 질의 실행
    __5.5.2 개선된 프롬프트를 활용한 질의 실행
    5.6 이미지 기반 RAG 시스템 구축
    __5.6.1 새로운 이미지 내려받기 및 저장하기
    __5.6.2 이미지 검색 수행
    __5.6.3 비슷한 화풍을 가진 이미지 분석

    ▣ 06장: 에이전트 RAG
    6.1 개발 환경 구축하기
    6.2 데이터 준비
    6.3 허깅페이스 임베딩
    6.4 에이전트 만들기

    ▣ 07장: 고급 RAG(Advanced RAG)
    7.1 개발 환경 구축하기
    7.2 리랭킹(ReRanking)
    __7.2.1 LLM 기반의 리랭킹
    7.3 LLM 기반 리랭킹의 비용 문제
    __7.3.1 크로스 인코더 기반의 리랭킹
    7.4 하이드(Hyde)
    __7.4.1 데이터 준비
    __7.4.2 거대 언어 모델과 임베딩 설정
    __7.4.3 하이드 구현하기

    ▣ 08장: 펑션 콜링 에이전트
    8.1 개발 환경 구축하기
    8.2 펑션 콜링 작동 방식 이해하기
    8.3 외부 API를 활용한 펑션 콜링
    __8.3.1 증시 정보 호출 에이전트 만들기
    __8.3.2 펑션 콜링 도구 준비
    __8.3.3 에이전트 만들고 쿼리 실행하기
    8.4 펑션 콜링으로 구현하는 RAG 에이전트
    __8.4.1 환경 세팅과 데이터 준비
    __8.4.2 펑션 콜링 도구 준비
    __8.4.3 에이전트 생성과 쿼리 실행

    ▣ 09장: Text-to-SQL로 구현하는 상담사 에이전트
    9.1 개발 환경 구축하기
    9.2 에이전트 개발을 위한 환경 설정
    9.3 병원 데이터베이스 설계하기
    9.4 Text-to-SQL 에이전트 구현하기
    9.5 멀티턴 대화 처리 기법
    9.6 그라디오를 이용한 사용자 인터페이스

    ▣ 10장: MCP(Model Context Protocol)
    10.1 MCP란
    10.2 Model Context Protocol 개발 환경 구축하기
    10.3 MCP 서버
    __10.3.1 어댑터(Adapter)를 활용한 툴 등록
    __10.3.2 MCP 인스펙터(Inspector)
    __10.3.3 메시지 형식
    __10.3.4 문서 검색 에이전트 MCP 실습
    10.4 MCP 클라이언트
    10.5 날씨 에이전트 실습
    __10.5.1 OpenWeatherMap API 키 발급받기
    __10.5.2 도시명 추출하기
    __10.5.3 OpenWeatherMap API 연동
    __10.5.4 MCP 도구 등록 및 서버 실행
    __10.5.5 MCP 클라이언트 구현하기: 날씨 질문하기
    __10.5.6 정리

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