https://blog.aladin.co.kr/722920182ko-krAladdin RSS(Alss) v0.9Sat, 14 Nov 2026 22:01:44 +0900https://image.aladin.co.kr/img/blog2/manage/profileimg.jpghttps://blog.aladin.co.kr/722920182100100홍준용홍준용리뷰/페이퍼https://blog.aladin.co.kr/722920182/17568033Mon, 12 Oct 2026 17:11:00 +0900https://blog.aladin.co.kr/722920182/17568033LLM 마스터 : 모델×시스템 엔지니어링 - 트랜스포머부터 SFT·VLM·툴콜링 파인튜닝, vLLM 서빙, 강화학습, 고급 RAG·에이전트까지
에디 유 외 지음 / 프리렉 / 2026년 09월

『LLM 마스터』는 대규모 언어 모델을 처음 체계적으로 배우려는 독자부터 실제 서비스 구현까지 확장하고 싶은 개발자에게 적합한 실전형 입문서로 보입니다. 목차는 백오브워즈와 언어 모델의 기본 개념에서 출발해 신경망 언어 모델, Seq2Seq, 트랜스포머와 어텐션으로 이어지며, LLM의 핵심 원리를 단계적으로 설명하는 구성을 갖추고 있습니다.
특히 허깅페이스 허브, 토크나이저, 챗 템플릿, 디코딩과 샘플링 등 실제 모델 활용에 필요한 요소를 별도 장으로 다루는 점이 장점입니다. 단순히 “LLM이 무엇인가”에 머무르지 않고 파인튜닝, 지시사항 튜닝, PEFT, 뉴스 요약 실습까지 연결해 독자가 직접 모델을 조정해볼 수 있도록 설계되어 있습니다.
후반부 구성도 인상적입니다. Qwen3-VL을 활용한 비전 언어 모델, 펑션 콜링 기반 멀티턴 챗봇, LLM 추론·서빙 최적화, Reasoning LLM과 강화학습, RAG 시스템, 도구 호출 에이전트까지 현재 LLM 응용 분야의 주요 흐름을 폭넓게 포함합니다. 특히 금융 PDF 기반 RAG 챗봇, Text-to-SQL, ReAct, 병렬 실행과 예외 처리 같은 주제는 실무 적용 가능성이 높아 보입니다.
다만 다루는 범위가 넓은 만큼 독자가 모든 내용을 깊이 이해하려면 파이썬, 머신러닝, 딥러닝 기초 지식이 어느 정도 필요할 수 있습니다. 그럼에도 이 책은 LLM의 원리, 학습, 추론 최적화, 멀티모달, RAG, 에이전트까지 한 권 안에서 흐름을 잡을 수 있다는 점에서 가치가 큽니다. 최신 LLM 기술을 개념과 실습 양쪽에서 익히고 싶은 독자에게 추천할 만한 책입니다.






]]>https://image.aladin.co.kr/product/40168/70/cover150/8965404525_1.jpghttps://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=401687046홍준용리뷰/페이퍼https://blog.aladin.co.kr/722920182/17461824Thu, 20 Aug 2026 15:15:00 +0900https://blog.aladin.co.kr/722920182/17461824몽고DB 8.0 인 액션 - 벡터 검색과 RAG를 포함한 몽고DB 아틀라스 데이터 플랫폼 완벽 가이드, 제3판
아레크 보루츠키 지음, 김인범 옮김 / 제이펍 / 2026년 07월

**몽고DB 입문서를 넘어, 하나의 데이터 플랫폼을 통째로 담은 책**이 책의 구성은 크게 세 갈래로 나뉘는데, 그 흐름이 매우 자연스럽다. Part I은 도큐먼트 모델, CRUD, 스키마 설계, 집계 파이프라인, 인덱싱, 트랜잭션, 복제·샤딩까지 몽고DB의 근간을 다지는 정통 코스다. 특히 5장의 임베딩 vs. 참조, 스키마 설계 패턴과 안티패턴 파트는 실무에서 데이터 모델링 실수를 줄이는 데 실질적인 도움을 준다. 9장에서 몽고DB 8.0의 샤드 클러스터 신기능까지 다룬 점도 최신판다운 구성이다.진짜 차별점은 Part II다. 단순 DB 서적이 아니라 아틀라스라는 플랫폼 전체를 실전서로 확장했다. 전문 검색(11장), 벡터 검색과 임베딩(12장), 로컬 AI 개발 환경(13장), 랭체인 기반 RAG 챗봇 구축(14장)으로 이어지는 흐름은 요즘 AI 애플리케이션 개발 트렌드를 정확히 짚는다. 여기에 스트림 프로세싱(15장), S3·애저 블롭 데이터 페더레이션(16장), 온라인 아카이빙(17장), SQL 인터페이스(18장), 차트·트리거(19장)까지 더해져 데이터 엔지니어링 전 영역을 커버한다.또한 단순히 몽고DB 문법을 다루는 데 그치지 않고, 아틀라스라는 클라우드 플랫폼을 통해 검색, 벡터 검색, RAG 챗봇, 스트림 프로세싱까지 아우르는 실전 데이터 플랫폼 전반을 다룬다.특히 12~14장은 압권이다. 임베딩 개념부터 아틀라스 벡터 검색 쿼리 실행, 랭체인을 활용한 RAG 챗봇 구축까지 흐름이 이어져, 요즘 화두인 생성형 AI 애플리케이션을 몽고DB 기반으로 직접 만들어볼 수 있게 구성했다. 아파치 루씬 기반의 전문 검색(11장)과 아틀라스 스트림 프로세싱(15장)까지 다루니, 검색·AI·실시간 처리를 한 권에서 경험할 수 있다.데이터 페더레이션으로 S3·애저 블롭 스토리지를 직접 쿼리하거나, 온라인 아카이빙, SQL 인터페이스, 차트·트리거 구성까지 실무에서 바로 써먹을 기능을 폭넓게 다뤄 운영 관점에서도 손색없다.Part III는 실무 운영자를 위한 파트다. 인증·권한·암호화·네트워크 보안(20장)과 백업, 성능 모니터링, 업그레이드 전략(21장)까지 다뤄, 개발부터 운영·보안까지 하나의 책으로 마무리된다.결과적으로 이 책은 몽고DB 문법서가 아니라 **"AI 시대의 데이터 플랫폼 운영 매뉴얼"**에 가깝다. 개발, 검색, AI, 운영, 보안을 한 권으로 아우르고 싶은 개발자·아키텍트라면 반드시 곁에 둘 만한 책이다.





]]>https://image.aladin.co.kr/product/39831/98/cover150/k532130810_1.jpghttps://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=398319879