바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)예요. 이름은 어려워 보이지만 원리는 간단해요.

AI가 대답하기 전에 먼저 관련 자료를 찾아보게 하는 거예요. 오픈북 시험이랑 비슷해요. 기억에만 의존하는 게 아니라, 실제 문서를 보고 대답하는 거죠. 그러니까 엉뚱한 소리를 할 일이 확 줄어들어요.

이 방법을 쓰면 AI가 회사 내부 문서, 제품 매뉴얼, 고객 데이터를 참고해서 대답할 수 있어요. 요즘 기업이 AI 서비스 만들 때 가장 많이 쓰는 방식이에요.

개념은 알겠는데, 막상 만들려면 막막해요

직접 만들어보려고 하면 낯선 용어들이 쏟아져요. 벡터 데이터베이스가 뭐지? 임베딩 모델은 뭐지? 시맨틱 검색은 또 뭐지? 하나씩 찾아보다 보면 시간이 훌쩍 가요. 개념을 이해했다고 해도 이걸 어떻게 연결해서 하나의 서비스로 만드는지는 또 다른 문제예요.

게다가 만들었다고 끝이 아니에요. 운영하다 보면 문제가 계속 생겨요.

"검색 결과가 질문과 맞지 않아요."
"응답 속도가 너무 느려요."
"API 비용이 생각보다 많이 나와요."

이런 문제들을 하나씩 해결하다 보면 또 시간이 가요.

이 책이 처음부터 끝까지 알려줘요

『파이썬 AI 애플리케이션 개발』은 RAG 기반 AI 서비스를 만들고 싶은 분들을 위한 책이에요.

MongoDB에서 실제로 AI 서비스를 설계하고 운영하는 전문가 9명이 함께 썼어요. 벡터 데이터베이스 선택부터 임베딩 모델 적용, 검색 정확도 개선, 비용 최적화까지 실무에서 마주치는 문제들을 어떻게 해결하는지 구체적으로 다뤄요.

특히 대부분의 책이 '만드는 법'에서 끝나는데, 이 책은 '만들고 나서 생기는 문제'까지 다루는 게 가장 큰 장점이에요.

우리 회사 데이터를 아는 AI, 이제 직접 만들어보세요.

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