AI 에이전트와 애플리케이션 상세페이지
출간 정보
- 2026.07.24 전자책 출간
- 2026.06.26 종이책 출간
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파일 정보
- 610 쪽
- 20.6MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791161759876
UCI
-
AI 에이전트와 애플리케이션
작품 정보
이 책은 5부에 걸친 모두 14개의 장으로 구성되어 있다. 각 부는 LLM의 기초 활용 기술에서 시작해 LangChain, LangGraph, MCP를 활용한 출시 모델 수준의 에이전트까지 구축하도록 구성되어 있다. 1부는 LLM이 어떤 영역에서 강점을 보이고 어떤 한계를 지니는지, 그리고 실제 응용 시스템을 구축할 때 왜 프레임워크가 필수적인지를 살펴보면서 기초적 지식을 제공한다. 2부에서는 LLM의 핵심 활용 사례 가운데 하나인 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 추려 실제 활용 가능한 형태로 정리하는 방법을 다룬다. MapReduce 전략과 LangChain Expression Language(LCEL) 파이프라인을 구성해 보며, 웹을 탐색하여, 출처를 수집하고, 이를 요약한 뒤, 간결하면서도 근거를 갖춘 보고서를 생성하는 연구 요약 엔진을 구축하고 Agent의 기본 개념을 소개한다.
3부는 OpenAI와 ChromaDB를 사용하여 RAG를 기본 원리를 다루고 임베딩(embeddings), 문맥 기반 검색(semantic search) 그리고 수집–질의 루프와 벡터 저장소와 검색기(retriever)의 역할을 보여주는 최소한의 Q&A 챗봇을 구현하며, LangSmith 추적 기능을 소개한다.
4부에서는 데이터와 사용자 규모가 커질 때 검색 시스템을 어떻게 확장할 수 있는지 살펴본다. 정교한 조각화(chunking), 다중 임베딩, 그리고 목표 지향적 확장을 통해 인덱싱과 반정형 데이터와 멀티모달 콘텐츠에 맞게 검색 전략을 조정하는 방법도 살펴본다. 또한 검색 성능을 높이는 재작성-검색-읽기(rewrite–retrieve–read) 패턴, 스텝백(step-back) 프롬프트, 가설 문서임베딩(Hypothetical Document Embeddings(HyDE)), 질문 분해 등의 기법을 활용해, 검색 과정에서 더 관련성이 높고 충분한 정보를 안정적으로 찾아내는 방법과 상호순위 융합(Reciprocal Rank Fusion(RRF))으로 결과를 후 처리하여 LLM에 가장 관련성이 높은 문맥을 제공하는 방법론도 익힌다.
5부는 에이전트 시스템을 본격적으로 탐색하는데 시스템이 어떻게 의사결정을 내리고 행동을 수행하는지를 살펴본다. 도구를 사용하는 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 이를 MCP로 확장하며, 실제 운영 환경에 배포할 수 있도록 준비하는 과정을 다룬다. 또한supervisor 패턴을 사용해 멀티 에이전트 시스템을 구성하는 방법을 다루며, 각 하위 작업을 가장 적절한 전문 에이전트가 처리하도록 설계한다. 모델 문맥 프로토콜(Model Context Protocol(MCP))이 무엇인지, MCP 서버를 직접 구축해 보고 외부에서 제공되는 MCP 도구를 활용하는 방법도 살펴본다.
3부는 OpenAI와 ChromaDB를 사용하여 RAG를 기본 원리를 다루고 임베딩(embeddings), 문맥 기반 검색(semantic search) 그리고 수집–질의 루프와 벡터 저장소와 검색기(retriever)의 역할을 보여주는 최소한의 Q&A 챗봇을 구현하며, LangSmith 추적 기능을 소개한다.
4부에서는 데이터와 사용자 규모가 커질 때 검색 시스템을 어떻게 확장할 수 있는지 살펴본다. 정교한 조각화(chunking), 다중 임베딩, 그리고 목표 지향적 확장을 통해 인덱싱과 반정형 데이터와 멀티모달 콘텐츠에 맞게 검색 전략을 조정하는 방법도 살펴본다. 또한 검색 성능을 높이는 재작성-검색-읽기(rewrite–retrieve–read) 패턴, 스텝백(step-back) 프롬프트, 가설 문서임베딩(Hypothetical Document Embeddings(HyDE)), 질문 분해 등의 기법을 활용해, 검색 과정에서 더 관련성이 높고 충분한 정보를 안정적으로 찾아내는 방법과 상호순위 융합(Reciprocal Rank Fusion(RRF))으로 결과를 후 처리하여 LLM에 가장 관련성이 높은 문맥을 제공하는 방법론도 익힌다.
5부는 에이전트 시스템을 본격적으로 탐색하는데 시스템이 어떻게 의사결정을 내리고 행동을 수행하는지를 살펴본다. 도구를 사용하는 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 이를 MCP로 확장하며, 실제 운영 환경에 배포할 수 있도록 준비하는 과정을 다룬다. 또한supervisor 패턴을 사용해 멀티 에이전트 시스템을 구성하는 방법을 다루며, 각 하위 작업을 가장 적절한 전문 에이전트가 처리하도록 설계한다. 모델 문맥 프로토콜(Model Context Protocol(MCP))이 무엇인지, MCP 서버를 직접 구축해 보고 외부에서 제공되는 MCP 도구를 활용하는 방법도 살펴본다.
작가
20년간 다양한 금융 전문 소프트웨어 분야에 몸담았다. 영국 최초 인터넷 모기지 승인 시스템, 런던 최초 인터넷 보험 계약 시스템, 첨단 포트폴리오 거래 플랫폼과 같은 혁신적인 프로젝트를 수행했다. 현재는 금융 리스크 관리 애플리케이션과 블록체인 프로젝트 분야에서 일한다.
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