Name: 이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터
Price: 37800 KRW
Availability: InStock
Rating: 10.0 (3 reviews)
Author: 살바토레 라이엘리
ISBN: 9788965404248

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이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터

LLM·RAG 기본부터 지식 그래프·강화학습·멀티 에이전트 심화까지

살바토레 라이엘리, 가브리엘레 이우쿨라노 저/에디 유, 김대규, 김현지 역 | 프리렉 | 2025년 11월 28일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2025년 11월 28일
쪽수, 무게, 크기	560쪽 \| 18825735mm
ISBN13	9788965404248
ISBN10	896540424X

책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

추천사 옮긴이의 말 들어가며 1부: AI 에이전트 엔진: 텍스트에서 대규모 언어 모델까지 1장 딥러닝으로 텍스트 데이터 분석하기 1. AI를 위한 텍스트 표현 __원-핫 인코딩 __단어 가방 __TF-IDF 2. 임베딩, 응용 그리고 표현 __word2vec __텍스트의 유사도 개념 __임베딩의 속성 3. 텍스트 처리를 위한 RNN, LSTM, GRU, CNN __순환 신경망 __장단기 메모리 __게이트 순환 유닛 __텍스트용 CNN 4. 임베딩과 딥러닝을 활용한 감정 분석 2장 트랜스포머: 현대 AI 혁명 이면의 모델 1. 어텐션과 셀프 어텐션 탐구하기 2. 트랜스포머 모델 소개 3. 트랜스포머 학습하기 4. 마스크드 언어 모델링 탐구하기 5. 내부 메커니즘 시각화하기 6. 트랜스포머 활용하기 3장 강력한 AI 엔진, LLM 탐구하기 1. LLM의 진화 과정 살펴보기 __스케일링 법칙 __창발적 특성 __컨텍스트 길이 __전문가 혼합 2. 지시 튜닝, 파인튜닝, 정렬 3. 작고 효율적인 LLM 탐색하기 4. 멀티모달 모델 탐색하기 5. 할루시네이션과 윤리적·법적 쟁점 이해하기 6. 프롬프트 엔지니어링 2부: AI 에이전트와 지식 검색 4장 LLM으로 웹 스크래핑 에이전트 구축하기 1. 두뇌, 지각, 행동 패러다임 이해하기 __두뇌 __지각 __행동 2. AI 에이전트 분류하기 3. 단일 에이전트와 다중 에이전트 시스템 이해하기 4. 주요 라이브러리 탐구 __LangChain __Haystack __LlamaIndex __Semantic Kernel __AutoGen __LLM 에이전트 프레임워크 선택하기 5. 검색하여 정보를 스스로 찾는 ReAct 에이전트 만들기 5장 할루시네이션을 방지하는 RAG 기반 에이전트 1. 나이브 RAG 탐구하기 2. 검색, 최적화, 증강 __청크 분할 전략 __임베딩 전략 __임베딩 데이터베이스 3. 출력에 대해 평가하기 4. RAG와 파인튜닝 비교하기 5. RAG를 활용한 영화 추천 에이전트 구축하기 6장 정보 검색과 증강을 위한 고급 RAG 기법 1. 나이브 RAG의 문제점 2. 고급 RAG 파이프라인 살펴보기 __계층적 인덱싱 __가상 질문과 HyDE __컨텍스트 강화 __쿼리 변환 __키워드 기반 검색과 하이브리드 검색 __쿼리 라우팅 __재순위화 __응답 최적화 3. 모듈형 RAG와 다른 시스템 통합하기 __훈련 기반 접근법과 비훈련 접근법 4. 고급 RAG 파이프라인 구현하기 5. RAG의 확장성과 성능 이해하기 __데이터 확장성, 저장, 전처리 __병렬 처리 __보안과 개인정보 보호 6. 미해결 과제와 미래 전망 7장 지식 그래프 생성하고 AI 에이전트와 연결하기 1. 지식 그래프 소개 __그래프와 지식 그래프의 형식적 정의 __분류 체계와 온톨로지 2. LLM을 활용한 지식 그래프 구축하기 __지식 생성 __LLM으로 지식 그래프 생성 __지식 평가 __지식 정제 __지식 확장 __지식 호스팅과 배포 3. 지식 그래프와 LLM을 활용하여 정보 검색하기 __그래프 기반 인덱싱 __그래프 기반 검색 __그래프 RAG 활용 4. 그래프 추론 이해하기 __지식 그래프 임베딩 __그래프 신경망 __LLM의 지식 그래프 추론 5. 지식 그래프와 그래프 RAG의 도전 과제 8장 강화학습과 AI 에이전트 1. 강화학습 소개 __멀티 암드 밴딧 문제 __마르코프 결정 과정 2. 심층 강화학습 __모델 프리 접근법과 모델 기반 접근법 __온-폴리시와 오프-폴리시 방법 __심층 강화학습 자세히 살펴보기 __심층 강화학습의 과제와 미래 전망 __강화학습으로 비디오 게임 학습하기 3. LLM과 강화학습 모델의 상호작용 __강화학습으로 강화된 LLM __LLM으로 강화된 강화학습 4. 핵심 정리 3부: 복잡한 시나리오를 해결하는 고도화된 AI 에이전트 9장 단일·다중 에이전트 시스템 만들기 1. 자율 에이전트 소개 __툴포머 __허깅GPT __켐크로우 __스위프트도시에 __켐에이전트 __법률 분야의 다중 에이전트 __의료 분야의 다중 에이전트 2. 허깅GPT 사용하기 __로컬에서 허깅GPT 사용하기 __웹에서 허깅GPT 사용하기 3. 다중 에이전트 시스템 4. SaaS, MaaS, DaaS, RaaS __서비스형 소프트웨어, SaaS __서비스형 모델, MaaS __서비스형 데이터, DaaS __서비스형 결과, RaaS __다양한 패러다임 비교 10장 AI 에이전트 애플리케이션 구축하기 1. 스트림릿 소개 __스트림릿 시작하기 __결과 캐싱하기 2. 스트림릿으로 프론트엔드 개발하기 __텍스트 요소 추가하기 __스트림릿 앱에 이미지 삽입하기 __동적인 앱 만들기 3. 스트림릿과 AI 에이전트를 활용한 애플리케이션 만들기 4. 머신러닝 운영과 LLM 운영 __모델 개발 __모델 학습 __모델 테스트 __추론 최적화 __프로덕션에서 오류 처리하기 __프로덕션 보안을 위한 고려 사항 5. 비동기 프로그래밍 __asyncio __비동기 프로그래밍과 머신러닝 6. 도커 __쿠버네티스 __머신러닝에 도커 사용하기 11장 다가올 미래 1. 의료 분야 AI 에이전트 __생물의학 분야 AI 에이전트 2. 다른 산업 분야 AI 에이전트 __피지컬 에이전트 __게임용 LLM 에이전트 __웹 에이전트 3. 해결할 과제와 미해결 질문 __인간-에이전트 간 의사소통 문제 __다중 에이전트의 뚜렷한 우월성 부재 __추론의 한계 __LLM의 창의성 __기계론적 해석 가능성 __범용 인공지능으로 가는 길 __윤리 문제 찾아보기

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저자 소개 (5명)

저 : 살바토레 라이엘리 (Salvatore Raieli)

관심작가 알림신청 작가 파일

제약 회사의 수석 데이터 과학자로, 암 치료 신약 개발에 AI를적용하는 전문가다. LLM, 에이전트, 자연어 처리 등 다양한 AI 기법을 활용한 프로젝트를 이끌었으며, AI 석사와 면역학 박사 학위를 바탕으로 한 신경망 구축 경험이 풍부하다. 사회적 가치에 기여하는 AI 개발에 열정을 갖고 있으며, 여가 시간에는 미디엄(Medium)에서 AI 대중화 블로그를 운영하고 있다. 제약 회사의 수석 데이터 과학자로, 암 치료 신약 개발에 AI를적용하는 전문가다. LLM, 에이전트, 자연어 처리 등 다양한 AI 기법을 활용한 프로젝트를 이끌었으며, AI 석사와 면역학 박사 학위를 바탕으로 한 신경망 구축 경험이 풍부하다. 사회적 가치에 기여하는 AI 개발에 열정을 갖고 있으며, 여가 시간에는 미디엄(Medium)에서 AI 대중화 블로그를 운영하고 있다.

저 : 가브리엘레 이우쿨라노 (Gabriele Iuculano)

관심작가 알림신청 작가 파일

임베디드 시스템과 AI에 전문성을 갖춘 테스트 플랫폼 아키텍트다. 첨단 테스트 자동화 플랫폼의 기반이 되는 정교한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 있으며, 예측 정비 시스템을 도입하여 문제 예측과 다운타임 최소화를 실현하는 등 AI 기반 솔루션 통합에 주력해 왔다. 리즈대학교(University of Leeds)에서 AI 석사 학위를 취득했으며, 혁신 기술인 AI를 통해 기존 비즈니스를 근본적으로 혁신하는 것을 목표... 임베디드 시스템과 AI에 전문성을 갖춘 테스트 플랫폼 아키텍트다. 첨단 테스트 자동화 플랫폼의 기반이 되는 정교한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 있으며, 예측 정비 시스템을 도입하여 문제 예측과 다운타임 최소화를 실현하는 등 AI 기반 솔루션 통합에 주력해 왔다. 리즈대학교(University of Leeds)에서 AI 석사 학위를 취득했으며, 혁신 기술인 AI를 통해 기존 비즈니스를 근본적으로 혁신하는 것을 목표로 한다.

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역 : 에디 유

관심작가 알림신청 작가 파일

현업에서 RAG와 에이전트 관련 업무를 주로 수행하고 있다. LLM 기반 서비스 개발에 관심이 많은데, 특히 요즘은 에이전트의 추론 능력 고도화를 위한 파인튜닝에 집중하고 있다. 저서로는 《LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션》(위키북스, 2025)가 있으며, 《이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터》(프리렉, 2025)를 번역했다. 현업에서 RAG와 에이전트 관련 업무를 주로 수행하고 있다. LLM 기반 서비스 개발에 관심이 많은데, 특히 요즘은 에이전트의 추론 능력 고도화를 위한 파인튜닝에 집중하고 있다. 저서로는 《LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션》(위키북스, 2025)가 있으며, 《이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터》(프리렉, 2025)를 번역했다.

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동아일보와 채널A에서 산업 및 경제 분야 기자로 활동한 경험을 바탕으로, 경제경영 전문 AI 챗봇 '애스크비즈(AskBiz)'를 기획·개발하는 등 언론사에 다양한 AI 서비스를 도입하고 있다. IT 기술을 활용한 뉴스 제작·유통·소비 방식의 혁신과 AI가 가져올 사회 전반의 변화에 깊은 관심을 가지고 있다. 지은 책으로 『LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션』(위키북스)이 있다. 동아일보와 채널A에서 산업 및 경제 분야 기자로 활동한 경험을 바탕으로, 경제경영 전문 AI 챗봇 '애스크비즈(AskBiz)'를 기획·개발하는 등 언론사에 다양한 AI 서비스를 도입하고 있다. IT 기술을 활용한 뉴스 제작·유통·소비 방식의 혁신과 AI가 가져올 사회 전반의 변화에 깊은 관심을 가지고 있다. 지은 책으로 『LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션』(위키북스)이 있다.

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LLM·RAG 기본부터 지식 그래프·강화학습·멀티 에이전트 심화까지 AI 에이전트 구축의 전체 지도, 이 책 한 권에 담았습니다! 최근 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 서비스가 쏟아지고 있지만, 단순히 API를 호출하는 수준으로는 사용자의 복잡한 요구사항을 해결하는 '진정한 자율 에이전트'를 구축하기 어렵습니다. 여전한 할루시네이션(환각) 문제부터, 스스로 판단하고 행동하며 학습하는 지능을 구현하는 것은 많은 개발자에게 막막한 과제입니다. 이 책은 이러한 한계를 극복하고, AI 에이전트를 구성하는 모든 기술 레이어를 근본부터 파헤치는 완벽한 로드맵을 제시합니다. ★ AI 에이전트의 모든 레이어를 관통하는 체계적인 흐름 · 1부에서는 AI의 기반이 되는 텍스트 인코딩, RNN/LSTM부터 현대 AI 혁명의 심장인 트랜스포머와 LLM의 내부 동작 원리까지 기초를 탄탄하게 다집니다. · 2부에서는 LLM을 확장하고 똑똑하게 만드는 핵심 엔진인 RAG(기본 및 고급 기법), 정보 검색과 추론 능력을 극대화하는 지식 그래프, 그리고 자율적인 행동 학습을 위한 강화학습을 깊이 있는 수준으로 상세히 다룹니다. · 3부에서는 이 모든 기술을 통합해 자율적으로 작동하는 단일 및 다중 에이전트 시스템을 구축하고, 스트림릿(Streamlit)과 도커(Docker)를 활용해 실제 애플리케이션으로 배포하는 실전 과정까지 안내합니다. ★ 단순한 도구 사용을 넘어, 문제 해결 능력을 갖춘 아키텍트로 특히 이 책은 각 기술이 왜 등장했는지, 그리고 다른 기술들과 어떻게 유기적으로 연결되는지를 강조합니다. 트랜스포머가 RNN의 한계를 어떻게 극복했는지, RAG가 LLM의 고질적인 문제를 어떻게 해결하는지, 그리고 지식 그래프가 왜 복잡한 추론에 필수적인지를 종합적인 시각에서 설명합니다. 이러한 본질적인 이해를 바탕으로 한 접근 방식은 독자가 단순한 라이브러리 사용자를 넘어, 실무에서 발생하는 복잡한 문제를 스스로 진단하고 최적의 솔루션을 설계하는 진정한 AI 아키텍트로 성장하게 할 것입니다. 방대한 참고 문헌과 풍부한 도식을 바탕으로 핵심 원리를 설명하면서도, 웹 스크래핑 에이전트, 영화 추천 RAG 에이전트, 여행 플래너 등 실제 동작하는 프로젝트 예제를 통해 이론을 실습으로 즉시 연결합니다. AI 에이전트의 동작 원리를 꿰뚫어 보고, 미래의 AI 시스템을 주도적으로 설계하고 싶은 모든 개발자, 연구자, 실무자에게 이 책은 가장 든든하고 명쾌한 길잡이가 되어줄 것입니다. -이 책의 구성- _1장 '딥러닝으로 텍스트 데이터 분석하기'에서는 자연어를 머신러닝 모델에 적합한 형식으로 처리하고 표현하는 방법을 소개한다. 원-핫 인코딩(one-hot encoding)과 단어 가방(bag of words) 같은 기본 기법부터 TF-IDF와 word2vec과 같은 고급 표현까지 다양한 텍스트 인코딩 기법을 다룬다. 이어서 RNN, LSTM, GRU, CNN 등 순차 데이터에 적합한 주요 딥러닝 아키텍처를 탐구하고, 이를 텍스트 분류 작업에 적용하는 방법을 설명한다. 이 장을 마치면 이러한 기반이 어떻게 ChatGPT와 같은 현대 언어 모델을 가능하게 하는지 이해할 수 있을 것이다. _2장 '트랜스포머: 현대 AI 혁명 이면의 모델'에서는 어텐션(attention) 메커니즘을 소개하고, 그것이 어떻게 발전해 트랜스포머 아키텍처로 이어졌는지를 설명한다. RNN과 LSTM 같은 초기 모델의 한계를 짚으면서, 트랜스포머가 이를 어떻게 극복해 현대 자연어 처리의 토대가 되었는지를 살펴본다. 셀프 어텐션, 마스크드 언어 모델링, 학습 기법, 내부 모델 시각화 등의 핵심 주제를 다루며, 실제 응용 사례를 통해 오늘날의 LLM을 이해하기 위한 기초를 다진다. _3장 '강력한 AI 엔진, LLM 탐구하기'에서는 트랜스포머 모델의 대규모 학습이 어떻게 오늘날의 LLM을 탄생시켰는지 살펴본다. LLM의 발전 과정과 주요 능력, 한계를 다루며, 지시 튜닝(instruction tuning)과 파인튜닝(fine-tuning), 정렬(alignment) 같은 기법을 소개한다. 또한 더 작고 효율적인 LLM 변형 모델, 여러 데이터 유형을 다루는 멀티모달 모델, 할루시네이션 및 윤리적 문제, 프롬프트 엔지니어링과 같은 주요 과제도 함께 다룬다. _4장 'LLM으로 웹 스크래핑 에이전트 구축하기'에서는 LLM을 확장해 행동 수행 능력을 보완하는 개념으로서 AI 에이전트를 소개한다. 이 장에서는 에이전트의 핵심 특성과 단일 에이전트 시스템과 다중 에이전트 시스템의 차이를 탐구한다. 이어서 에이전트를 구축하는 데 활용하는 주요 라이브러리를 소개하고, 실제로 인터넷에서 정보를 검색할 수 있는 웹 스크래핑 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 안내한다. _5장 '할루시네이션을 방지하는 RAG 기반 에이전트'에서는 RAG가 LLM의 한계인 오래된 지식과 할루시네이션을 어떻게 극복할 수 있는지 살펴본다. RAG의 임베딩과 벡터 데이터베이스를 통해 LLM이 외부 정보에 접근함으로써 정확성과 적응성을 향상시키는 방법을 설명한다. 또한 RAG와 파인튜닝을 비교하고, 영화 추천 에이전트를 구축하는 실습을 통해 실제 활용 방안을 제시한다. _6장 '정보 검색과 증강을 위한 고급 RAG 기법'에서는 기본적인 RAG 아키텍처를 확장해 데이터 수집, 인덱싱, 검색, 생성 등 파이프라인 전 단계에서 성능을 향상하는 기법을 소개한다. 모듈형 RAG, 대규모 데이터셋과 사용자 기반에 맞춰 시스템을 확장하는 기술, 그리고 견고성과 개인정보 보호 같은 핵심 과제를 다룬다. 아울러 RAG 기반 시스템의 향후 발전을 둘러싼 현재의 도전 과제와 미해결 문제도 함께 조명한다. _7장 '지식 그래프 생성하고 AI 에이전트와 연결하기'에서는 텍스트 기반 지식을 지식 그래프(knowledge graph)로 구조화해 AI 에이전트의 정보 검색과 추론 능력을 강화하는 방법을 다룬 다. 이 장에서는 지식 그래프를 활용해 LLM에 구조화된 컨텍스트 데이터를 제공하는 GraphRAG 개념을 소개한다. 이어서 LLM을 활용해 엔터티와 관계를 추출해 지식 그래프를 구축하는 방법, 그래프를 활용한 쿼리와 추론 기법을 설명하고, 이러한 접근을 결합할 때의 장점과 한계, 나아가 향후 발전 방향을 논의한다. _8장 '강화학습과 AI 에이전트'에서는 에이전트가 동적인 환경과 상호작용하면서 경험에 따라 행동을 조정하고 학습하는 방법을 설명한다. 이 장은 강화학습의 기본 원리를 소개하고, 에이전트가 어떻게 의사결정을 내리고 시간이 지남에 따라 성능을 개선하는지 다룬다. 또한 신경망을 활용해 행동을 최적화하는 방법을 시연한다. 마지막으로 LLM과 강화학습을 결합해 더욱 강력한 AI 시스템을 구축하는 방안을 논의하며 마무리한다. _9장 '단일·다중 에이전트 시스템 만들기'에서는 LLM을 도구와 다른 모델로 확장해 자율 에이전트를 구성하는 방법을 다룬다. 단일 에이전트와 다중 에이전트 시스템의 개념을 소개하고, LLM이 API나 외부 모델과 상호작용하는 방식을 설명하며, HuggingGPT와 같은 대표 사례를 살펴본다. 또한 에이전트 간 조정 전략, 복잡한 분야에서의 실제 활용 사례, SaaS, MaaS, DaaS, RaaS와 같은 새로운 비즈니스 패러다임을 다룬다. _10장 'AI 에이전트 애플리케이션 구축하기'에서는 AI 에이전트를 실제 애플리케이션으로 확장하고 배포할 때 발생하는 주요 과제를 살펴본다. 이 장에서는 에이전트 기반 시스템의 프론트엔드와 백엔드 컴포넌트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있는 프레임워크로 스트림릿(Streamlit)을 소개한다. 아울러 비동기 프로그래밍, 도커(Docker)를 이용한 컨테이너화, 확장성과 운영 안정성을 갖춘 AI 솔루션을 구축하기 위한 모범 사례 등 핵심 운영 측면을 다룬다. _11장 '다가올 미래'에서는 헬스케어를 비롯한 다양한 산업 전반에서 AI 에이전트가 지닌 변혁의 가능성을 탐구한다. 앞 장에서 논의한 기술 발전을 바탕으로, LLM과 에이전트 시스템이 직면한 기술적, 윤리적 과제를 돌아보고, 지능형 AI 에이전트의 개발과 배포 과정에서 남아 있는 미해결 과제와 향후 연구 및 실용화 방향을 제시하며 마무리한다.

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