베스트

22% 환각률 시대를 전제로 한 자료조사 실전 매뉴얼. 환각을 50% 줄이는 프롬프트 8대 기법, 5단계 자료조사 워크플로(도구 매핑), 한국 자료의 1차 진입점까지 4장 구성으로 정리해 1차 출처 기반 리서치 품질을 끌어올린다.

MMLU·HumanEval·SWE-bench·HLE 등 27개 주요 AI 벤치마크를 다섯 개 축(좌표계·텍스트·멀티모달·에이전트·실무 의사결정)으로 정리한 실전 가이드. 점수의 의미·saturation·함정을 짚고, 모델 선정과 도입 의사결정에 바로 쓸 수 있는 평가 프레임을 제공한다.

Anthropic Claude Code CLI를 실무에서 깊이 있게 활용하는 방법을 정리한 가이드. 슬래시 커맨드·서브에이전트·MCP 통합·hooks·자동화 워크플로 등 기본 사용법을 넘어선 고급 패턴을 사례 중심으로 다룬다. [주요 내용] - CLAUDE.md 마스터하기 - 워크플로 루프 설계 - 새 프로젝트 시작 SOP - Agent Harness 구축 - 병렬화 4가지 패턴 - Skills와 Subagents 활용 - Auto-Resear

성공적인 생성형 AI 도입의 마지막 관문 신뢰할 수 있는 LLM 시스템 설계와 운영 전략 오픈 소스 모델이나 상용 API로 대규모 언어 모델(LLM)에 접근하는 것은 쉬워졌지만, 이를 실제 운영 환경에 올리는 순간 추론 비용, 지연 시간, 환각 현상, 보안 위협 등 전혀 다른 차원의 문제에 직면하게 된다. 이 책은 기존 MLOps의 한계를 넘어 생성형 AI의 고유한 특성을 통제하기 위해 등장한 LLMOps 프레임워크를 포괄적으로 다룬다. 데이터

저는 개발자가 아니에요. 코딩을 하나도 모르는 제가 어느 날 아침, 앱을 하나 만들었어요. 그것도 혼자서, 한 시간 만에. 몇 년 동안 "못 만든다"고 생각했던 게 한 시간 만에 생겨버렸을 때, 솔직히 좀 멍했어요. 이 책은 기술적인 책이 아니에요. 아이디어는 있는데 만들 줄 몰랐던 분들에게 "이거 생각보다 쉬워요, 한번 해봐요" 하고 말을 건네는 책입니다. 글을 쓸 줄 아는 분이라면, 이미 가장 중요한 준비가 된 거예요. 나머지는 이 책이 안

단순히 질문에 대답하는 챗봇을 넘어, 사용자의 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 실행하는 '자율형 AI 에이전트'의 전 개발 과정을 직접 따라하며 배울 수 있습니다. FastAPI(백엔드)와 React(프런트엔드)로 견고한 서비스 뼈대를 세우고, 실시간 구글 검색, 캘린더 연동, 영화 DB 활용 등 외부 API와의 능동적인 결합을 통해 실제 문제를 해결하는 지능형 에이전트를 완성합니다. 특히 최신 랭체인(LangChain) 프레임워크의 'Pl

프로덕션에서 통하는 LLM 애플리케이션은 무엇이 다른가 설계에서 운영까지, 개발 전 과정의 기준을 제시한다 이 책은 오늘날 AI를 다루는 기업이 직면한 가장 큰 과제, 즉 프로토타입에서 프로덕션으로의 전환을 다룬다. LangChain 생태계의 최신 변화를 반영해 전면 개정되었으며, 엔터프라이즈 환경에서 AI 시스템을 개발·배포·확장하는 방법을 담았다. 특히 다중 에이전트 아키텍처, 견고한 LangGraph 워크플로, 고급 RAG 파이프라인에 중

타이핑을 멈추고 AI를 지휘하라! 기획부터 수익화까지 내 손으로 런칭하는 30개의 바이브 코딩 프로젝트 이 책은 복잡한 프로그래밍 문법을 암기하는 대신, 자연어로 AI에게 의도를 지시하고 결과물을 조율하는 새로운 개발 패러다임인 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 마스터하기 위한 실습형 지침서다. GPT로 기획하고, 커서(Cursor)로 코드를 생성하며, 깃허브(GitHub)로 자동 배포하는 최적의 파이프라인을 바탕으로 나만의 랜딩 페이지

필요한 데이터를 데이터 담당자에게 요청하고 기다리는 건 이제 그만! 현업 마케터가 직접 쓴, 비전공자를 위한 가장 마케터다운 SQL 실무 가이드 SQL의 모든 걸 담지는 않았습니다. 오로지 업무에 필요한 최소한의 내용만 담았습니다. 오늘도 보고서에 넣을 데이터 한 줄 때문에 개발팀에 메일을 보내고 기다리고 있나요? 엑셀로는 감당 안 되는 대용량 데이터 앞에서 막막함을 느낀 적은 없나요? 데이터 시대의 마케터에게 SQL은 더 이상 선택이 아닌,

단순한 활용을 넘어 원리부터 구축까지, AI 에이전트 개발을 위한 모든 지식 지능형 AI 에이전트의 시대, 이 책은 LLM 블랙박스 속 원리를 체계적으로 분석합니다. 현대 인공지능의 뼈대인 트랜스포머 아키텍처를 원리부터 상세히 분석하여, 모델이 어떻게 문맥을 이해하고 정교한 답변을 생성하는지 명확히 설명합니다. 셀프 어텐션과 강화학습의 이론적 토대부터 랭체인과 랭그래프를 활용한 실전 에이전트 구축까지의 전 과정을 한 권에 담았습니다. 특히 이론

입문자가 단 10일 만에 안티그래비티(Antigravity)를 활용하여 환경 구축부터 실시간 채팅 및 AI 감정 일기 배포까지 바이브 코딩(Vibe Coding)의 전 과정을 직접 따라하며 배울 수 있다. 특히 보너스 데이를 통해 기획서(PRD)와 UI 명세서 등 핵심 설계 문서 작성법을 익혀 코딩 없이도 서비스 전체를 한 방에 완성하는 프로의 워크플로우까지 알차게 구성하였다. 또한 Vercel과 Supabase의 무료 플랜을 활용해 비용 부담