Description
o1부터 RAG, 랭체인, 파인 튜닝 그리고 프롬프트 엔지니어링까지
GPT와 파이썬을 활용한 실전 LLM 앱 개발
챗GPT의 등장 이후로 언어 모델은 놀라운 속도로 진화하고 있습니다. 이 책은 LLM의 흥미로운 역사와 핵심 요소를 짚어보고 간단한 파이썬 코드로 인공지능 앱을 만드는 방법을 소개합니다. 오픈AI API와 각종 라이브러리를 활용해 뉴스 기사 생성, 유튜브 동영상 요약, 질의응답 봇, 음성인식 프로그램 등 흥미로운 프로젝트를 직접 구축합니다. 이 과정에서 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 랭체인, RAG 등 고급 주제를 폭넓게 다룹니다.
완전히 새롭게 구성한 2판에는 더욱 확장된 최신 AI 기술을 폭넓게 다룹니다. AI 개념에 대한 명확하고 자세한 설명과 함께 오픈AI 서비스를 효과적이고 안전하게 통합하는 방법을 친절하게 소개합니다. 이 책은 기본적인 파이썬 지식만 있으면 누구나 쉽게 따라 할 수 있습니다. 명확한 설명, 예제 프로젝트, 단계별 지침을 통해 새로운 앱을 만들어 봅시다.
주요 내용
● GPT와 LLM을 응용하는 개념, 특징, 작동 방식
● 오픈AI의 DALL·E, 위스퍼 등 각종 인공지능 서비스 사용법
● 랭체인, 라마인덱스, RAG, 파인 튜닝 등 LLM 관련 고급 주제
● 오픈AI o1의 성능과 특징

저자

올리비에케일린,마리-알리스블레트

저자:올리비에케일린
결제기술의선도기업인월드라인(Worldline)에서머신러닝연구자로일합니다.브뤼셀자유대학교(UniversitelibredeBruxelles)에서머신러닝개론과심화딥러닝과목을가르치고있습니다.통계학과컴퓨터과학으로석사학위를받고머신러닝으로박사학위를받았습니다.과학저널및학회에서42편의논문을발표했으며9가지특허를보유하고있습니다.

저자:마리-알리스블레트
코모도헬스(KomodoHealth)에서AI엔지니어로일합니다.동료데이터과학자들에게엔지니어링모범사례를전파하고있으며AI솔루션배포에따른성능및레이턴시문제에많은관심이있습니다.개발자커뮤니티에자신의지식을공유하고강연하기를즐깁니다.

역자:이일섭
국내카드사AI팀에서근무하고있으며산업공학과박사과정을통해생성형AI를연구하고있습니다.커뮤니티'데이터야놀자'와AI교육봉사단체'AI야,놀자'에서활동하고있습니다.『데이터품질의비밀』(디코딩,2023)과『MLOps실전가이드』(한빛미디어,2023),『GPT-4를활용한인공지능앱개발』(한빛미디어,2023),『AI시대의프로그래머』(한빛미디어,2024)를번역했습니다.

역자:박태환
경영학및수학을전공하였으며생성형AI를연구하고있습니다.커뮤니티'데이터야놀자'에서활동하고있습니다.

목차

CHAPTER1GPT모델과챗GPT
_1.1LLM소개
__1.1.1언어모델과자연어처리의기초탐구
__1.1.2트랜스포머아키텍처와LLM에서의역할
__1.1.3GPT모델의토큰화및예측단계
__1.1.4LLM과비전인식의통합
_1.2GPT-1부터GPT-4o까지
__1.2.1GPT-1
__1.2.2GPT-2
__1.2.3GPT-3
__1.2.4GPT-3에서인스트럭트GPT로
__1.2.5GPT-3.5,챗GPT,코덱스
__1.2.6GPT-4
__1.2.7AI의진화와멀티모달리티
_1.3LLM의비즈니스활용사례
__1.3.1비마이아이즈
__1.3.2모건스탠리
__1.3.3칸아카데미
__1.3.4듀오링고
__1.3.5야블
__1.3.6웨이마크
__1.3.7인월드AI
_1.4AI할루시네이션
_1.5GPT모델최적화
_1.6정리

CHAPTER2오픈AIAPI
_2.1필수개념
_2.2오픈AIAPI가용모델
__2.2.1GPT베이스모델
__2.2.2인스트럭트GPT(레거시)
__2.2.3GPT-3.5
__2.2.4GPT-4
_2.3오픈AI플레이그라운드로GPT모델사용하기
_2.4오픈AI파이썬라이브러리
__2.4.1API키발급
__2.4.2API호출
_2.5채팅완성모델
__2.5.1채팅완성엔드포인트의입력옵션
__2.5.2temperature와top_p
__2.5.3채팅완성엔드포인트의출력형식
__2.5.4비전
__2.5.5JSON출력
_2.6텍스트완성모델
__2.6.1텍스트완성엔드포인트를위한입력옵션
__2.6.2텍스트완성엔드포인트의출력결과형식
_2.7고려사항
__2.7.1사용료와토큰한도
__2.7.2정보보안
_2.8기타오픈AIAPI및기능
__2.8.1임베딩
__2.8.2모더레이션모델
__2.8.3텍스트음성변환
__2.8.4음성인식
__2.8.5이미지모델API
_2.9정리

CHAPTER3LLM기반애플리케이션개발
_3.1주의사항
__3.1.1API키관리
__3.1.2보안과데이터개인정보보호
_3.2소프트웨어아키텍처디자인패턴
_3.3LLM기반애플리케이션의능력
__3.3.1대화능력
__3.3.2언어처리능력
__3.3.3인간-컴퓨터상호작용능력
__3.3.4능력결합
_3.4프로젝트예시
__3.4.1프로젝트1:뉴스생성솔루션구축
__3.4.2프로젝트2:유튜브동영상요약
__3.4.3프로젝트3:<젤다의전설>챗봇
__3.4.4프로젝트4:개인어시스턴트
__3.4.5프로젝트5:문서정리
__3.4.6프로젝트6:감정분석
_3.5비용관리
_3.6LLM기반애플리케이션의취약점
__3.6.1입출력분석
__3.6.2프롬프트인젝션의불가피성
_3.7외부API와작업
__3.7.1오류및예기치않은지연문제처리
__3.7.2요청제한
__3.7.3응답성과사용자경험향상
_3.8정리

CHAPTER4GPT-4o및챗GPT활용고급기법
_4.1프롬프트엔지니어링
__4.1.1효과적인프롬프트설계
__4.1.2단계별사고
__4.1.3퓨샷러닝구현
__4.1.4사용자피드백을통한반복적개선
__4.1.5프롬프트개선
_4.2파인튜닝
__4.2.1시작하기
__4.2.2오픈AIAPI를통한파인튜닝
__4.2.3오픈AI웹인터페이스를통한파인튜닝
__4.2.4파인튜닝을활용한애플리케이션
__4.2.5파인튜닝예시
__4.2.6파인튜닝비용
_4.3RAG
__4.3.1기본RAG
__4.3.2고급RAG
__4.3.3RAG의한계
_4.4전략선택
__4.4.1전략비교
__4.4.2평가
_4.5LLM기반솔루션의해결과제
__4.5.1프롬프트민감도
__4.5.2비결정성
__4.5.3할루시네이션
_4.6정리

CHAPTER5프레임워크로LLM기능높이기
_5.1랭체인
__5.1.1랭체인라이브러리
__5.1.2동적프롬프트
__5.1.3에이전트와도구
__5.1.4메모리
__5.1.5임베딩
_5.2라마인덱스
__5.2.110줄코드로RAG구현하기
__5.2.2라마인덱스원칙
__5.2.3맞춤설정
_5.3GPTs
_5.4어시스턴트API
__5.4.1어시스턴트생성
__5.4.2어시스턴트API를통한대화관리
__5.4.3함수호출
__5.4.4오픈AI웹플랫폼의어시스턴트
_5.5정리

CHAPTER6마치며
_6.1주요내용
__6.1.1GPT모델
__6.1.2오픈AIAPI
__6.1.3기획과설계
__6.1.4LLM기능활용
__6.1.5다양한프레임워크활용
_6.2LLM기반애플리케이션개발과정
__6.2.11단계:아이디어구상
__6.2.22단계:요구사항정의
__6.2.33단계:프로토타입제작
__6.2.44단계:개선및반복
__6.2.55단계:솔루션완성도검토
_6.3정리

APPENDIXAGPT의활용도를높이는도구
A.1스트림릿
A.2GPTs작업기능

APPENDIXB오픈AIo1
B.1챗GPT에서o1활용하기

APPENDIXC용어사전
C.1주요용어
C.2도구,라이브러리,프레임워크

출판사 서평

o1부터RAG,랭체인,파인튜닝그리고프롬프트엔지니어링까지
GPT와파이썬을활용한실전LLM앱개발

챗GPT의등장이후로언어모델은놀라운속도로진화하고있습니다.이책은LLM의흥미로운역사와핵심요소를짚어보고간단한파이썬코드로인공지능앱을만드는방법을소개합니다.오픈AIAPI와각종라이브러리를활용해뉴스기사생성,유튜브동영상요약,질의응답봇,음성인식프로그램등흥미로운프로젝트를직접구축합니다.이과정에서프롬프트엔지니어링,파인튜닝,랭체인,RAG등고급주제를폭넓게다룹니다.
완전히새롭게구성한2판에는더욱확장된최신AI기술을폭넓게다룹니다.AI개념에대한명확하고자세한설명과함께오픈AI서비스를효과적이고안전하게통합하는방법을친절하게소개합니다.이책은기본적인파이썬지식만있으면누구나쉽게따라할수있습니다.명확한설명,예제프로젝트,단계별지침을통해새로운앱을만들어봅시다.

주요내용
●GPT와LLM을응용하는개념,특징,작동방식
●오픈AI의DALL·E,위스퍼등각종인공지능서비스사용법
●랭체인,라마인덱스,RAG,파인튜닝등LLM관련고급주제
●오픈AIo1의성능과특징

2배로많아진분량,더욱자세한설명!
AI전문지식이없어도쉽게만드는LLM앱개발핵심가이드가돌아왔다!
이책은LLM과GPT에관한핵심내용을정리하고,GPTAPI로즉시활용가능한인공지능앱을만드는방법을소개합니다.간단한실습과5가지실전프로젝트를구현하며인공지능애플리케이션개발을익힐수있도록구성했습니다.GPT를이용한답변생성,DALL·E를이용한이미지생성,위스퍼를사용한음성인식등오픈AI가지원하는다양한AI서비스를이용해내게필요한인공지능앱을만들어보세요.
2판은1판발매이후1년동안일어난변경사항을반영하고,그동안나온새로운프레임워크와서비스를소개하는내용을더했습니다.

번역서특별부록:오픈AIo1
이번도서에는오픈AI의최신모델o1에대한설명과API사용법을추가로담았습니다.

2판에서달라진점
●1판보다2배가까이늘어난분량
●2024년11월기준최신업데이트반영
●실습프롬프트의한국어화
●DALL·E,위스퍼등생성AIAPI사용법추가
●랭체인,라마인덱스등RAG지원LLM프레임워크관련내용추가

대상독자
●LLM의잠재력을알아보고싶은사람
●GPT관련개념을정리하고실습을진행해기본기를쌓고싶은학생
●파이썬기반애플리케이션에AI를통합하고싶은프로그래머