"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."책의 기억나는 부분들 및 좋았던 점1. 결제 API는 실패하면 에러가 오지만 LLM API는 실패해도 200이 옵니다. LLM은 내가 원래 쓰던 방어 장치들이 하나도 안 걸리지않습니다. 타임아웃은 응답이 안 와야 걸리고, 서킷 브레이커는 에러율이 올라가야 열린다. 그런데 에러가 안 납니다.2. 3장에서 데이터 계약(Data Contract) 이라는 개념이 나옵니다. kafka로 치면 Avro 스키마 정책 걸어두고 컨슈머 깨지는 거 막는 것과 똑습니다. 거기에 더해 LLM은 결정적인 차이가 하나 있었습니다. 저자가 강조하는 건 구문적 검증만으로는 부족하고 의미적 검증까지 가야 한다는 것. 전자는 스키마 드리프트 후자는 시맨틱 드리프트라..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."저는 로봇을 개발해 본 적은 없습니다. 보통 Java와 Spring으로 서버를 만들고, Kafka로 이벤트를 처리하고, Redis로 캐싱처리 하는 게 제 일입니다. 책에 VLA니 GR00T니 하는 단어들이 등장하는데, 정작 나는 그게 무슨 흐름 위에 서 있는 기술인지 몰랐었습니다. 장비 없이, 웹/앱 개발만 해본 사람도 쉽게 입문할 수 있다는 소개 문구가 눈에 이끌려 이 책을 읽게 되었습니다.책은 크게 4부로 나뉩니다.1부는 "왜 지금인가"를 다룹니다. 저자의 표현을 빌리면 로봇이 드디어 통제된 닫힌 환경을 벗어나 '열린 환경(open-world)'으로 나온다는 것. 컨베이어 벨트 위 밀리미터 좌표에서만 유능하던 로봇이, 매일 위치..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."제목만 보면 랭체인·랭그래프 실습서처럼 보이지만, 실제로는 절반 이상이 자연어 처리와 딥러닝의 기초 이론에 할애되어 있습니다. 저자도 서문에서 "모델을 단순히 사용하는 방법보다 모델이 어떤 구조로 구성되었는지를 자세히 살펴본다"고 분명히 밝히고 있습니다. 즉 LLM을 블랙박스로 쓰는 데서 그치지 않고, 새로운 도구가 등장해도 그 내부에서 무엇이 달라졌는지 스스로 판단할 수 있는 기준을 만들어 주는 것이 이 책의 목표입니다.전체 구성은 크게 세 덩어리로 나뉜니다다.1부 — 기초 체력 (2~4장) 자연어 처리 기초(토큰화, 임베딩, word2vec, 청킹, 풀링)와 강화학습 기초(몬테카를로, 시간차 학습, Q-learning), 그리고 ..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다." 책을 읽으면서 신입 백엔드 개발자로 팀에 합류하던 날이 기억에 났습니다. 스프링 문법은 그럭저럭 알았고, 간단한 CRUD API도 만들 수 있었습니다. 그런데 막상 실무 코드를 열어보니 전혀 다른 세계였습니다. 수십 개의 클래스가 얽혀 있고, 레거시 코드는 왜 이렇게 짜여 있는지 맥락을 알 수 없었으며, 팀의 깃 브랜치 전략조차 낯설었습니다. 그때 이런 책이 있었다면 얼마나 좋았을까 생각이 들었습니다.『백엔드 개발자 온보딩 가이드』는 제목 그대로 '생존'에 초점을 맞춘 책 입니다. 문법을 가르치는 책이 아니라, 실무라는 야생에서 살아남는 방법을 알려주는 책입니다. 서문에서 이렇게 말했습니다. 멘토링을 하다 보면 자바나 스프링 문법은..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."Spring Boot로 백엔드를 개발해온 입장에서, AI 기능을 서비스에 녹여야 할 때마다 느꼈던 막막함이 생길 것입니다. Python 기반의 LangChain은 익숙하지 않았고, 그렇다고 OpenAI API를 날것으로 붙이자니 코드가 지저분해지는 느낌이 들것입니다.Java 백엔드 개발자가 AI 기능을 스프링 생태계 안에서 녹여내는 방법을 가장 체계적으로 정리한 책입니다. 단순한 API 호출 예제 모음집이 아니라, ChatModel부터 시작해 프롬프트 엔지니어링, 구조화 출력, 음성 대화, 이미지 생성, 임베딩과 벡터 저장소, RAG, 에이전트 개발, 그리고 MCP 서버 구현까지 — AI 애플리케이션에 필요한 거의 모든 개념이 Spr..
