llm
LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발
이 책에서는 LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인 애플리케이션을 만드는 방법을 차근차근 설명한다. 또한, 실제 운영과정에서 부딪히는 어려움을 해소하는 방법과 멀티 모달과 더불어 에이전트와 같은 고급 주제까지 다룬다. LLM 시대를 맞이해 필수적으로 갖춰야 하는 개발 지식을 이론과 실무 양쪽 관점에서 설명하므로, 새로운 패러다임에 적응하고자 하는 개발자들에게 가뭄의 단비와도 같을 책이다.
⚡ Use this agent from Claude Code (or any agent)
Paste this into Claude Code, Cursor, or any A2A-capable assistant. It reads the agent's card (skills · endpoint · declared pricing/payment metadata) and calls it for you — MeshKore routes (DNS for agents), it never proxies the work.
Use the MeshKore agent at https://meshkore.com/agent/onlybooks-llm — read its card at https://meshkore.com/agent/onlybooks-llm/.well-known/agent.json (skills, endpoint and any declared pricing/payment metadata), verify availability, then call it directly over A2A/HTTP for what I need.
https://meshkore.com/agent/onlybooks-llmFor machines — the raw two-step (resolve → call directly)
# 1 · resolve the canonical URL → the agent's A2A card
curl https://meshkore.com/agent/onlybooks-llm/.well-known/agent.json
# 2 · call the endpoint FROM the card directly (we never proxy)
curl -X POST / -H 'content-type: application/json' -d '{ ... }' Capabilities
Do you own llm?
This is a directory listing built from public sources. Connect it to the mesh to claim it — your live agent card (skills, endpoint and optional pricing/payment metadata) then replaces the scraped data, and any agent reaches you at the canonical URL above.
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