[책 소개]
AI 에이전트 시대가 열리고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 스스로 판단하고 도구를 선택해 문제를 해결하는 AI 에이전트가 주목받고 있는 지금, 이 책은 LangChain을 활용한 AI 서비스 개발부터 에이전트 구축까지의 전 과정을 한 권에 담은 실전 입문서입니다.환경 설정과 LLM API 연동부터 시작해, 채팅 애플리케이션 개발, 스트리밍 출력, 멀티 모델 전환, 클라우드 배포까지 AI 서비스 개발의 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이후 웹사이트·유튜브 요약, 이미지 인식·생성, 음성 처리 등 멀티모달 영역으로 확장하며, 실무에서 바로 활용할 수 있는 다양한 AI 애플리케이션을 직접 만들어봅니다.
특히 RAG(검색 증강 생성)를 통해 나만의 데이터를 활용하는 방법을 익히고, Function Calling의 원리를 이해한 뒤 LangChain의 create_agent와 미들웨어 시스템으로 웹 검색 에이전트, 고객 지원 에이전트, 데이터 분석 에이전트를 단계적으로 구축합니다. LangSmith를 활용한 에이전트 동작 모니터링과 디버깅까지 다루어, 에이전트가 도구를 선택하고 문제를 해결하는 전체 흐름을 체계적으로 이해할 수 있는 구성이 강점입니다.
LangChain 1.2 최신 버전에 대응하며, Streamlit 기반의 실습 프로젝트와 함께 설명되어 코드를 따라 치며 자연스럽게 AI 서비스 개발 역량을 쌓을 수 있습니다.
[대상 독자층]
주니어 웹 개발자 및 풀스택 지망생
데이터 엔지니어 초심자
IT 기획자 및 AI 도구를 사용하고 싶은 분
[목차]
1장 MariaDB를 활용한 프로젝트 환경 구성
1.1. MariaDB 설치와 구성
1.2. HeidiSQL 주요 기능
2장 데이터 지도 ERD를 그리는 도구들
2.1. DBeaver를 활용한 ERD 자동 생성
2.2. VSCode 확장 기능 ERD Editor
2.3. ERD Editor로 그려진 ER 다이어그램
3장 무인 스터디카페 서비스 DB 시스템
3.1 스터디카페 키오스크로 살펴보는 서비스 분석
3.2 스터디카페 이용을 위한 DB 구조
3.3 개발을 위한 가상 데이터 생성
3.4 SQL 응용
Q. 여러분의 고민을 위한 질문
4장 웹소설 대시보드 및 상세 화면을 위한 DB 설계
4.1 대시보드를 통해 살펴보는 웹소설 DB
4.2 웹소설 대시보드를 위한 DB 구조
4.3 개발을 위한 가상 데이터 생성
4.4 통계 SQL
Q. 여러분의 고민을 위한 질문
5장 전국 주차장 정보 표준 데이터
5.1 공공데이터를 활용한 DB 구축과 주요 키 찾기
5.2 전국 주차장 정보 DB 구조
5.3 데이터 생성과 가공
5.4 데이터 처리 전후 비교
Q. 여러분의 고민을 위한 질문
6장 AI를 활용한 데이터베이스 설계
6.1 생성형 AI 활용: 앱 DB 설계
6.2 구글 AI 도구
6.3 페도미터(만보기) 앱 DB 설계하기
6.4 가상 데이터
Q. 여러분의 고민을 위한 질문
부록 실력 점검! 최종 점검 퀴즈와 과제
부록 1 (3장)무인 스터디카페 서비스 DB 시스템
부록 2 (4장)웹소설 대시보드 및 상세 화면을 위한 DB 설계
부록 3 (5장)전국 주차장 정보 표준 데이터
부록 4 (6장)AI를 활용한 데이터베이스 설계
