NotebookLM 스타일 AI Agent 개발: Vertex AI Agent Builder와 RAG로 구현하는 실전 가이드

황삼청 지음 | 황준식 그림

넷스쿨 2025년 06월 23일 출간

작품소개

책소개

정보 과잉의 시대, 당신의 문서 더미를 깊이 이해하고 명확한 답변을 제공하는 개인 AI 비서를 직접 개발해 보세요.
이 책은 Google Cloud Vertex AI와 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 활용하여, 구글의 NotebookLM처럼 사용자의 개인 문서를 기반으로 동작하는 AI 에이전트를 개발하는 실전 가이드입니다. RAG 기술을 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination) 현상을 줄이고, 사실에 근거한 신뢰도 높은 답변을 생성하는 핵심 원리를 배웁니다.
본서는 문서 임베딩을 통한 지식 베이스 구축 , RAG 기반 질의응답 및 요약 기능 구현 , 음성 합성(TTS)과 데이터 시각화를 포함한 멀티모달 응답 , 그리고 최종 클라우드 배포 과정까지, 아이디어를 실제 서비스로 완성하는 전 단계를 다룹니다.
개발자와 아키텍트를 위해 상세한 설명과 단계별 코드로 구성된 이 책을 통해, 당신만의 '신뢰할 수 있는 AI 조력자'를 완성할 수 있습니다.

목차

서문: AI의 새로운 지평을 열다 - 당신의 문서를 이해하는 개인화된 AI 에이전트

Part I: Google Cloud Platform 환경에서 NotebookLM 스타일 AI 에이전트 개발
Chapter 1. GCP 기본 개요: 프로젝트, IAM, 그리고 결제 설정
Chapter 2. Vertex AI 사용을 위한 필수 리소스 설정
Chapter 3. Vertex AI 기반 RAG 시스템과 GCP 핵심 서비스 연동

Part II: 문서 임베딩과 지식 베이스 구축
Chapter 4: NotebookLM 스타일 AI Agent 개념 및 아키텍처 개요
Chapter 5: 문서 임베딩을 활용한 지식 베이스 구축
Chapter 6: 벡터 인덱싱과 데이터 저장 전략

Part III: RAG 기반 질의응답 구현
Chapter 7: RAG 질의응답 워크플로 설계
Chapter 8: Vertex AI Agent Builder로 Q&A 에이전트 개발
Chapter 9: LLM 프롬프트 최적화와 응답 조율
Chapter 10: 대화 문맥 관리와 추론 지속성
Chapter 11: RAG 기반 질의응답 실습(qa_agent.py)

Part IV: 문서 요약과 핵심 내용 추출
Chapter 12: LLM을 활용한 문서 요약 기법
Chapter 13: Vertex AI Agent Builder와 RAG Engine으로 문서 요약 에이전트 개발(summary.py)
Chapter 14: 요약 품질 향상과 검증
Chapter 15: Vertex AI를 이용한 요약 품질 향상과 검증

Part V: 멀티모달 응답: 음성 합성과 시각화
Chapter 16: TTS를 통한 음성 응답 기능
Chapter 17: 데이터 시각화와 그래픽 응답 생성

Part VI: 사용자 인터페이스 구현과 클라우드 배포
Chapter 18: 웹 사용자 인터페이스 설계 및 개발
Chapter 19: 실시간 에이전트 통합: React와 Vercel AI SDK로 대화형 UI 구축하기
Chapter 20: Vertex AI를 통한 클라우드 배포와 운영

책 속으로

정보 과잉의 시대, 우리는 매일 수많은 문서와 데이터에 둘러싸여 있습니다. 개인적인 노트부터 방대한 양의 업무 자료, 연구 논문에 이르기까지, 이 정보들을 모두 소화하고 그 안에서 필요한 통찰을 얻는 것은 점점 더 어려운 과제가 되고 있습니다. 만약 우리의 문서를 기반으로 질문에 답하고, 아이디어를 제안하며, 복잡한 내용을 요약해주는 개인화된 AI 비서가 있다면 어떨까요? 바로 이 지점에서 구글의 NotebookLM과 같은 '문서 기반 AI 에이전트'의 필요성이 대두됩니다.
이 책은 독자 여러분이 직접 구글 클라우드 플랫폼(GCP)과 Vertex AI를 활용하여, 자신만의 문서 더미를 지식의 원천으로 삼는 'NotebookLM 스타일 AI 에이전트'를 개발할 수 있도록 안내하는 실전 가이드입니다. 기존의 범용 챗봇과 달리, 우리가 만들 에이전트는 사용자가 제공한 특정 문서를 '근거(ground)'로 삼아 작동함으로써, 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)이 겪는 정보의 시의성 문제나 부정확한 정보를 생성하는 '환각(hallucination)' 현상을 최소화합니다. 이는 신뢰할 수 있는 정보에 기반한 AI 조력자를 구현하는 것을 최종 목표로 합니다.
이를 위해 본서는 생성형 AI 분야의 핵심 아키텍처로 자리 잡은 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법을 중심으로 모든 과정을 풀어갑니다. RAG는 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하여 이를 LLM의 답변 생성(Generation)에 활용하는 방식으로, 모델의 응답 정확도와 신뢰성을 획기적으로 높이는 기술입니다. 우리는 Google의 최신 AI 개발 도구인 Vertex AI Agent Builder와 ADK(Agent Development Kit)를 사용하여 이 RAG 아키텍처를 체계적으로 구현할 것입니다.
이 책은 개념 설명에 그치지 않고, 실제 동작하는 완전한 애플리케이션을 완성하는 것을 목표로 총 6개의 파트로 구성되어 있습니다.
• Part I, II 에서는 Google Cloud 환경 설정부터 시작하여, 문서 기반 AI의 핵심인 지식 베이스를 구축하는 방법을 다룹니다. 사용자의 문서를 의미 있는 벡터로 변환(임베딩)하고, 이를 BigQuery나 Vertex AI 벡터 검색과 같은 데이터베이스에 저장 및 색인하는 과정을 실습합니다.
• Part III, IV 에서는 본격적으로 RAG 기반의 질의응답 및 요약 에이전트를 개발합니다. Vertex AI Agent Builder를 활용하여 검색 도구와 LLM을 결합하고, 효과적인 프롬프트 설계를 통해 답변과 요약의 품질을 높이며, 여러 차례의 대화에서도 문맥을 유지하는 방법을 학습합니다.
• Part V 에서는 텍스트를 넘어선 멀티모달(multimodal) 응답 기능을 구현합니다. AI가 생성한 답변을 자연스러운 음성으로 변환(TTS)하고 , 복잡한 데이터를 차트와 같은 시각 자료로 제시하여 사용자 경험을 한층 풍부하게 만듭니다.
• Part VI 에서는 지금까지 개발한 모든 기능을 통합하여 사용자 친화적인 웹 인터페이스(UI)를 구축하고, 완성된 애플리케이션을 Cloud Run과 같은 클라우드 환경에 배포하여 실제 서비스로 운영하는 방법을 다룹니다.
이 책은 중급 개발자와 아키텍트를 대상으로, 복잡한 이론 대신 실제 코드를 통해 단계별로 따라 하며 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 각 장의 상세한 설명과 코드 예제, 그리고 실무적인 팁들은 독자 여러분이 자신만의 AI 에이전트를 성공적으로 구축하고, 나아가 실제 업무 환경에 적용하여 정보 활용의 패러다임을 바꾸는 데 든든한 동반자가 되어줄 것입니다. 이 여정을 통해 여러분은 단순한 AI 기능의 사용자를 넘어, 신뢰할 수 있는 AI 조력자를 직접 창조하는 개발자로 거듭나게 될 것입니다.

출판사 서평

생성형 AI의 시대, 우리는 누구나 강력한 언어 모델을 활용할 수 있게 되었습니다. 하지만 진정한 혁신은 이 기술을 어떻게 ‘나의 데이터’와 연결하여 신뢰할 수 있는 개인화된 조력자로 만드느냐에 달려 있습니다.

황삼청 저자의 《NotebookLM 스타일 AI 에이전트 개발》은 바로 이 질문에 대한 가장 완벽하고 실용적인 해답을 제시하는 책입니다. 본서는 단순한 기술 소개를 넘어, 구글의 NotebookLM처럼 사용자가 제공한 문서를 기반으로 동작하는 지능형 에이전트를 아이디어 구상부터 실제 프로덕션 배포까지, 전 과정을 직접 구축해보는 여정으로 독자를 안내합니다.

이 책의 가장 큰 미덕은 생성형 AI의 고질적인 한계인 '환각(Hallucination)' 문제를 정면으로 다룬다는 점입니다. 외부 지식으로 답변을 보강하는 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 중심으로, 답변의 모든 근거를 사용자의 문서에서 찾아 제시함으로써, 독자들은 '신뢰할 수 있는' AI를 만드는 핵심 노하우를 체득하게 될 것입니다.

또한, 본서는 AI 모델 개발에만 머무르지 않습니다. 문서 임베딩과 벡터 DB 구축, 음성 합성(TTS) 및 데이터 시각화와 같은 멀티모달 응답 구현, 그리고 React와 Flask를 활용한 대화형 웹 UI 제작과 최종 클라우드 배포 및 운영에 이르기까지, 하나의 완전한 AI 서비스를 개발하는 데 필요한 모든 기술 스택을 아우릅니다.

개발자와 아키텍트를 위해 Vertex AI Agent Builder, ADK 등 구글 클라우드의 최신 도구를 활용한 상세한 코드 예제와 단계별 가이드를 제공합니다. 이 책을 덮을 때쯤, 독자 여러분은 단순히 AI 기술을 아는 것을 넘어, 자신만의 데이터를 위한 맞춤형 AI 비서를 직접 설계하고 운영하는 유능한 AI 서비스 개발자로 거듭나 있을 것입니다.

생성형 AI 시대의 진정한 '빌더(Builder)'가 되고자 하는 모든 분께 이 책을 강력히 추천합니다.

작가정보

저자(글) 황삼청

저자는 서울대학교 컴퓨터공학과(1988.2)를 졸업한 뒤, 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 인공지능 박사(1994.8) 학위를 취득하였다. 1994년 핸디소프트에서 인트라넷 그룹웨어(결재/핵심 엔진) 개발을 시작으로 소프트웨어 엔지니어 커리어를 시작했다. 이후 싸이버뱅크, 씬멀티미디어등 에서는 단말 소프트웨어(SW VOD/SMIL 등) 개발팀장 및 연구소장으로 재직하며 기술 리더십을 쌓았다.
삼성전자(무선사업부)에서는 스마트폰 SW 개발을 담당하며 개발팀장·수석연구원으로 활동했으며, 네이버에서는 서비스관리시스템 및 지도서비스 개발을 총괄하는 개발랩장을 맡았다.
현재는 Netschool 대표로서 주식·부동산 투자 및 인공지능 투자 모델 연구·개발에 주력하며, 투자 강의와 컨설팅을 병행하고 있다. 다년간의 소프트웨어 개발 경험과 인공지능 기술, 그리고 투자 노하우를 결합해 다양한 분야에서 혁신적인 사업 모델을 모색하고 있으며, AI 에이전트 개발 및 활용 방안에 대한 연구와 강의 활동을 이어가고 있다.

그림/만화 황준식