AI 레디 데이터와 디지털 큐레이션 상세페이지
출간 정보
- 2026.07.10 전자책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 174 쪽
- 15.8MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791139058857
UCI
-
AI 레디 데이터와 디지털 큐레이션
작품 정보
생성형 AI 시대, 데이터를 가치로 만드는 방법
가진 자료를, AI가 답할 수 있는 자료로.
생성형 AI는 잘 정비된 데이터를 만났을 때 비로소 제 몫을 합니다. 아무리 똑똑한 모델도 자료가 흩어져 있고 형식이 제각각이면 엉뚱한 답을 내놓거나, 있는 자료조차 찾지 못합니다. 그래서 지금 정말 필요한 일은 거창한 AI 개발이 아니라, 우리가 이미 가진 자료를 ‘AI가 활용할 수 있는 형태’로 바꾸는 것입니다. 이 책은 바로 그 과정을 처음부터 끝까지 손으로 따라가게 합니다.
책을 읽는 동안 독자는 자기 컴퓨터에서 RAG(검색 증강 생성) 챗봇 한 개를 직접 만듭니다. 메타데이터를 설계하고, 자료를 수집해 정제하고, 작은 토막(청크)으로 나눠 임베딩하고, 벡터 데이터베이스에 담아 의미로 검색하고, 끝으로 생성형 AI가 출처까지 밝히며 답하게 합니다. 한 장의 산출물이 다음 장의 입력이 되도록 짜여 있어, 열 개의 장을 따라가다 보면 마지막에 실제로 작동하는 챗봇이 손에 남습니다.
이 책은 도서관과 기록관의 사례로 개념을 풀어 가지만, 방법 자체는 자료의 종류를 가리지 않습니다. 학위논문이든, 연구 데이터든, 직접 모은 문서든, ‘자기 자료’를 가진 사람이라면 같은 길을 그대로 밟을 수 있습니다.
모든 실습은 본인 PC에서 돌아갑니다. 외부 클라우드를 쓰지 않고, Python·VS Code·Git·Jupyter를 1장에서 함께 설치한 뒤 진행합니다. 새 라이브러리를 쓸 때마다 ‘왜 이걸 쓰는지’를 먼저 설명하고, Windows를 기본으로 하되 Mac 안내도 함께 둡니다. 프로그래밍이 처음이어도, 임베딩·벡터 같은 말이 낯설어도 괜찮습니다. 본문에서 비유로 풀어 다시 설명합니다.
이런 분께 권합니다
도서관·기록관·연구기관에서 자료를 관리하고 서비스하는 분
문헌정보학·기록관리학을 공부하거나 그 길을 준비하는 학생
학위논문·연구 데이터·개인 문서로 나만의 AI 챗봇을 만들어 보고 싶은 누구나
이 책의 특징
개념 → 코드 → 실행 결과 → 점검까지, 멈추지 않고 읽히도록 설계했습니다.
Gemini API, ChromaDB, Kiwi 같은 실제 도구로 끝까지 동작하는 코드를 다룹니다.
저작권·개인정보·운영 비용·거버넌스까지 짚어, 학습을 넘어 현장 적용을 준비하게 합니다.
흔히 부딪히는 함정(인코딩, API 한도, 한국어 처리 등)을 미리 막아 둡니다.
완주하면
누군가의 도움 없이도 자기 자료로 RAG 챗봇 한 개를 처음부터 끝까지 만들고, 운영 점검까지 할 수 있게 됩니다. 그리고 그 경험은 다음에 어떤 자료를 만나든 같은 방법을 적용할 수 있는 자신감으로 남습니다.
가진 자료를, AI가 답할 수 있는 자료로.
생성형 AI는 잘 정비된 데이터를 만났을 때 비로소 제 몫을 합니다. 아무리 똑똑한 모델도 자료가 흩어져 있고 형식이 제각각이면 엉뚱한 답을 내놓거나, 있는 자료조차 찾지 못합니다. 그래서 지금 정말 필요한 일은 거창한 AI 개발이 아니라, 우리가 이미 가진 자료를 ‘AI가 활용할 수 있는 형태’로 바꾸는 것입니다. 이 책은 바로 그 과정을 처음부터 끝까지 손으로 따라가게 합니다.
책을 읽는 동안 독자는 자기 컴퓨터에서 RAG(검색 증강 생성) 챗봇 한 개를 직접 만듭니다. 메타데이터를 설계하고, 자료를 수집해 정제하고, 작은 토막(청크)으로 나눠 임베딩하고, 벡터 데이터베이스에 담아 의미로 검색하고, 끝으로 생성형 AI가 출처까지 밝히며 답하게 합니다. 한 장의 산출물이 다음 장의 입력이 되도록 짜여 있어, 열 개의 장을 따라가다 보면 마지막에 실제로 작동하는 챗봇이 손에 남습니다.
이 책은 도서관과 기록관의 사례로 개념을 풀어 가지만, 방법 자체는 자료의 종류를 가리지 않습니다. 학위논문이든, 연구 데이터든, 직접 모은 문서든, ‘자기 자료’를 가진 사람이라면 같은 길을 그대로 밟을 수 있습니다.
모든 실습은 본인 PC에서 돌아갑니다. 외부 클라우드를 쓰지 않고, Python·VS Code·Git·Jupyter를 1장에서 함께 설치한 뒤 진행합니다. 새 라이브러리를 쓸 때마다 ‘왜 이걸 쓰는지’를 먼저 설명하고, Windows를 기본으로 하되 Mac 안내도 함께 둡니다. 프로그래밍이 처음이어도, 임베딩·벡터 같은 말이 낯설어도 괜찮습니다. 본문에서 비유로 풀어 다시 설명합니다.
이런 분께 권합니다
도서관·기록관·연구기관에서 자료를 관리하고 서비스하는 분
문헌정보학·기록관리학을 공부하거나 그 길을 준비하는 학생
학위논문·연구 데이터·개인 문서로 나만의 AI 챗봇을 만들어 보고 싶은 누구나
이 책의 특징
개념 → 코드 → 실행 결과 → 점검까지, 멈추지 않고 읽히도록 설계했습니다.
Gemini API, ChromaDB, Kiwi 같은 실제 도구로 끝까지 동작하는 코드를 다룹니다.
저작권·개인정보·운영 비용·거버넌스까지 짚어, 학습을 넘어 현장 적용을 준비하게 합니다.
흔히 부딪히는 함정(인코딩, API 한도, 한국어 처리 등)을 미리 막아 둡니다.
완주하면
누군가의 도움 없이도 자기 자료로 RAG 챗봇 한 개를 처음부터 끝까지 만들고, 운영 점검까지 할 수 있게 됩니다. 그리고 그 경험은 다음에 어떤 자료를 만나든 같은 방법을 적용할 수 있는 자신감으로 남습니다.
작가 소개
저자 김선태는 1997년 전북대학교 문헌정보학과를 졸업하고, 전북대학교 대학원에서 석사(문헌정보학, 2003) 및 박사(문헌정보학, 2012) 학위를 받았다. 2001년부터 2006년까지 ㈜링크소프트에서 근무하며 우리나라 최초의 웹 기반 통합도서관시스템 iLIPS를 개발하였고, 국가전자도서관 NDSL 서비스와 국가전자저널컨소시엄 KESLI 시스템 구축을 주도하며 디지털도서관 인프라의 기틀을 마련하였다. 이후 2006년부터 2018년까지 한국과학기술정보연구원(KISTI) 책임연구원으로 재직하며 NDSL 시스템 고도화와 NDSL 오픈 서비스(NOS) 개발을 수행하였고, 정책연구실과 국가데이터본부에서 연구데이터 정책 연구와 조직 기획을 담당하였다. 특히 국가연구데이터리포지터리(NaRDA) 설계 및 개발을 통해 연구데이터 관리와 공유 체계 구축에 핵심적인 역할을 하였다. 2018년부터는 전북대학교 문헌정보학과 교수로 재직 중이며, 현재 전북대학교 연구데이터융복합연구소 소장으로서 디지털도서관, 연구데이터, 오픈사이언스 분야의 교육과 연구를 이어가고 있다. 최근에는 AI RAG 모델을 디지털도서관에 적용하는 연구에 관심을 갖고 바이브 코딩에 흠뻑 빠져 지내고 있다.
리뷰
0.0
구매자 별점
0명 평가
이 작품을 평가해 주세요!
건전한 리뷰 정착 및 양질의 리뷰를 위해 아래 해당하는 리뷰는 비공개 조치될 수 있음을 안내드립니다.
- 타인에게 불쾌감을 주는 욕설
- 비속어나 타인을 비방하는 내용
- 특정 종교, 민족, 계층을 비방하는 내용
- 해당 작품의 줄거리나 리디 서비스 이용과 관련이 없는 내용
- 의미를 알 수 없는 내용
- 광고 및 반복적인 글을 게시하여 서비스 품질을 떨어트리는 내용
- 저작권상 문제의 소지가 있는 내용
- 다른 리뷰에 대한 반박이나 논쟁을 유발하는 내용
* 결말을 예상할 수 있는 리뷰는 자제하여 주시기 바랍니다.
이 외에도 건전한 리뷰 문화 형성을 위한 운영 목적과 취지에 맞지 않는 내용은 담당자에 의해 리뷰가 비공개 처리가 될 수 있습니다.아직 등록된 리뷰가 없습니다.
첫 번째 리뷰를 남겨주세요!
첫 번째 리뷰를 남겨주세요!
'구매자' 표시는 유료 작품 결제 후 다운로드하거나 리디셀렉트 작품을 다운로드 한 경우에만 표시됩니다.
- 무료 작품 (프로모션 등으로 무료로 전환된 작품 포함)
- '구매자'로 표시되지 않습니다.
- 시리즈 내 무료 작품
- '구매자'로 표시되지 않습니다. 하지만 같은 시리즈의 유료 작품을 결제한 뒤 리뷰를 수정하거나 재등록하면 '구매자'로 표시됩니다.
- 영구 삭제
- 작품을 영구 삭제해도 '구매자' 표시는 남아있습니다.
- 결제 취소
- '구매자' 표시가 자동으로 사라집니다.
성인 인증 안내
성인 재인증 안내
성인 인증 안내
성인 재인증 안내
청소년보호법에 따라 성인 인증은 1년간
유효하며, 기간이 만료되어 재인증이 필요합니다.
성인 인증 후에 이용해 주세요.
해당 작품은 성인 인증 후 보실 수 있습니다.
성인 인증 후에 이용해 주세요.
청소년보호법에 따라 성인 인증은 1년간
유효하며, 기간이 만료되어 재인증이 필요합니다.
성인 인증 후에 이용해 주세요.
해당 작품은 성인 인증 후 선물하실 수 있습니다.
성인 인증 후에 이용해 주세요.
본문 끝 최상단으로 돌아가기
