책소개

이 책은 AI 에이전트 개발의 세계에 첫걸음을 내딛는 분들을 위해 쓰였습니다. 아래 항목 중 하나 이상에 해당된다면, 이 책이 여러분의 여정에 훌륭한 나침반이 되어줄 것입니다.

1. AI 개발의 첫걸음을 떼고 싶은 분: 파이썬 기초는 알지만, "그래서 AI로 무엇을 어떻게 만들어야 할지" 막막하게 느껴지는 입문자
2. 새로운 기회를 찾는 직장인 및 취업 준비생: AI 에이전트 개발 및 업무 자동화 분야로 커리어를 확장하거나 직무 전환을 꿈꾸는 분
3. 아이디어를 현실로 만들고 싶은 기획자 및 창업가: 직접 코딩하며 자신의 서비스나 제품에 AI 기능을 빠르게 구현해보고 싶은 분
4. 생산성을 높이고 싶은 개발자: 최신 AI 프레임워크(LangChain, LlamaIndex)를 활용하여 복잡한 LLM 애플리케이션 개발을 효율적으로 완성하고 싶은 기존 개발자

이 책은 파이썬에 대한 기본적인 이해만 있다면 누구나 따라올 수 있도록, 가장 중요한 핵심 원리와 실전 코드를 중심으로 구성되었습니다. 복잡한 이론의 나열이 아닌, 명확한 로드맵을 따라 실제 작동하는 AI 에이전트를 직접 만들어보는 경험을 원하신다면 바로 이 책이 정답입니다.

저자소개

목차

프롤로그
저자소개
학습 가이드
목차
PART 1: AI 에이전트 개발, 그 시작
Chapter 1: AI 에이전트, 무엇이며 왜 중요한가?
1.1 AI 에이전트의 개념과 특징
1.2 AI 에이전트, AI 어시스턴트, 봇의 차이점
1.3 기업 업무 자동화에서의 AI 에이전트 활용 사례
Chapter 2: AI 에이전트 개발을 위한 기초 다지기
2.1 실습 환경 설정
2.1.1 Anaconda 설치
2.1.2 가상 환경 생성 및 관리
2.1.3 Visual Studio Code 와 가상 환경 연동
2.2 NLP(자연어 처리) 기초
2.2.1 토큰화와 임베딩의 이해
2.2.2 코사인 유사도를 이용한 텍스트 유사도 분석
2.2.3 Sentence Transformers 프레임워크와 사전 학습/파인 튜닝
2.2.4 실습: 문장 유사도 측정
2.3 생성형 AI와 OpenAI API 활용
2.3.1 OpenAI API 개요
2.3.2 실습: OpenAI API 사용법
2.4 프롬프트 엔지니어링의 마법
2.4.1 실습으로 확인하는 효과적인 프롬프트 작성 기법
2.4.2 실전 응용: 고객 리뷰 감성 분석
PART 2: AI 에이전트 애플리케이션 개발을 위한 핵심 프레임워크
Chapter 3: AI 에이전트 애플리케이션을 현실로 구현해 줄 마법 지팡이, LangChain
3.1 LangChain을 위한 실습 환경 준비
3.1.1 LLM의 한계와 AI를 위한 검색 엔진, Tavily
3.1.2 1단계: 필수 라이브러리 설치
3.1.3 2단계: Tavily API 키 준비 및 .env 파일 업데이트
3.2 LangChain, AI 애플리케이션을 위한 레고 세트 LEGO
3.3 Chain: AI 에이전트의 작업 흐름 만들기
3.4 Tool: 외부 세계와 소통하는 에이전트의 손과 발
3.5 Chain 심화 실습: 다양한 작업 흐름 구축하기
3.5.1 고객 리뷰 감성 분석
3.5.2 자기소개서 초안 작성 도우미
3.6 Agent: 스스로 생각하고 행동하는 지능형 시스템
PART 3: AI 에이전트의 지식 확장
Chapter 4: 지식 확장의 열쇠, RAG 시스템
4.1 생성형 AI의 빛과 그림자
4.2 RAG: LLM에게 최신 지식과 신뢰도를 부여하는 기술
4.3 RAG 실습 환경 설정
4.4 실습 1: RAG의 기본 원리 - OpenAI API를 이용한 직접 구현
4.5 실습 2: LangChain을 활용한 RAG 파이프라인 구축
4.6 실습 3: LlamaIndex - 데이터 중심 RAG 프레임워크
4.7 어떤 RAG 도구를 선택할 것인가?
맺음말