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.

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

책리뷰

저자소개

저는 과학 강사를 거쳐 기업에서 인공지능 개발자로 일했으며, 현재는 여러 교육 기관에서 AI 교육 과정 개발과 강의를 하고 있는 교육 콘텐츠 크리에이터입니다. 다양한 분야에서 쌓아온 경험을 통해 저는 인공지능이 유익하며 생산적인 도구이자 수단이며, 반드시 사람에게 도움이 되어야 한다는 소신을 갖고 있습니다.