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생성형 AI는 강력한 기능을 제공하지만, 이를 실제 프로덕션 환경에 안정적으로 도입하려면 환각, 비결정적 응답, 지식 공백 등 치명적인 한계를 극복해야 한다. 이 책은 현업 전문가들이 LLM 애플리케이션과 에이전트를 구축할 때 마주치는 핵심 문제를 해결하는 검증된 설계 패턴 32가지를 집대성했다. 최신 연구와 실제 현장의 경험을 바탕으로 패턴마다 명확한 문제 정의, 완전한 예제 코드, 도입 시 장단점까지 상세히 다루어 흔들리지 않는 AI 시스템 구축을 위한 명확한 실무 지침을 제공한다.

CHAPTER 1 서론
_1.1 생성형 AI 설계 패턴
_1.2 기초 모델에 기반한 애플리케이션 구축
_1.3 에이전트형 AI
_1.4 세밀한 제어
_1.5 컨텍스트 내 학습
_1.6 사후훈련
_1.7 이 책의 구성

CHAPTER 2 콘텐츠 스타일의 제어
_2.1 패턴 1: 로짓 마스킹
_2.2 패턴 2: 문법
_2.3 패턴 3: 스타일 전이
_2.4 패턴 4: 역중립화
_2.5 패턴 5: 콘텐츠 최적화
_2.6 요약

CHAPTER 3 지식 추가: 기본
_3.1 패턴 6: 기본 RAG
_3.2 패턴 7: 의미 기반 색인화
_3.3 패턴 8: 대규모 색인화
_3.4 요약

CHAPTER 4 지식 추가: 고급
_4.1 패턴 9: 색인 인식 검색
_4.2 패턴 10: 노드 후처리
_4.3 패턴 11: 신뢰할 수 있는 생성
_4.4 패턴 12: 심층 탐색
_4.5 요약

CHAPTER 5 모델 능력 확장
_5.1 LLM 추론의 한계
_5.2 패턴 13: 사고 연쇄(CoT)
_5.3 패턴 14: 사고 트리(ToT)
_5.4 패턴 15: 어댑터 조정
_5.5 패턴 16: 지시사항 진화
_5.6 요약

CHAPTER 6 신뢰성 개선
_6.1 패턴 17: 심판형 LLM
_6.2 패턴 18: 성찰
_6.3 패턴 19: 의존성 주입
_6.4 패턴 20: 프롬프트 최적화
_6.5 요약

CHAPTER 7 에이전트의 행동 능력 활성화
_7.1 패턴 21: 도구 호출
_7.2 패턴 22: 코드 실행
_7.3 패턴 23: 다중 에이전트 협업
_7.4 요약

CHAPTER 8 제약 조건 해결
_8.1 패턴 24: 소규모 언어 모델
_8.2 패턴 25: 프롬프트 캐싱
_8.3 패턴 26: 인퍼런스 최적화
_8.4 패턴 27: 성능 저하 테스트
_8.5 패턴 28: 장기 기억
_8.6 요약

CHAPTER 9 안전장치 설정
_9.1 패턴 29: 템플릿 생성
_9.2 패턴 30: 조립 후 재구성
_9.3 패턴 31: 자체점검
_9.4 패턴 32: 가드레일
_9.5 요약

CHAPTER 10 조합 가능한 에이전트형 작업흐름
_10.1 에이전트형 작업흐름
_10.2 요약