OpenAI, 구글 Gemini, 업스테이지 Solar API를 활용한 실전 LLM 앱 개발 (프롬프트 작성부터 웹 앱 개발까지, 실습으로 배우는 LLM 서비스 개발)

OpenAI, 구글 Gemini, 업스테이지 Solar API를 활용한 실전 LLM 앱 개발 (프롬프트 작성부터 웹 앱 개발까지, 실습으로 배우는 LLM 서비스 개발)

$37.80
Description
생성 AI 기술로 최적의 LLM API 애플리케이션 개발 방법을 익혀보세요!
이 책은 오픈AI(OpenAI), 구글 제미나이(Gemini), 업스테이지 솔라(Solar) 등 최신 LLM API를 활용해 인공지능 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다. API 통합부터 프롬프트 엔지니어링, RAG 구현, 랭체인(LangChain)과 플로와이즈(Flowise)를 활용한 애플리케이션 개발, 스트림릿(Streamlit)과 Flet으로 구현하는 실용적인 웹/데스크톱 앱 제작까지 단계별로 안내합니다.

프로그래밍 기초 지식만 있다면 이 책을 통해 LLM 전문 개발자로 성장할 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 예제와 함께, LLM의 잠재력을 최대한 활용하는 방법을 배우게 될 것입니다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ LLM API 통합과 활용 방법
- OpenAI, 구글 제미나이, 업스테이지 솔라 등 주요 LLM API의 특징과 사용 방법을 소개하고, API 키 발급, API 호출, 응답 처리 등 LLM API 활용에 필요한 기본 지식을 익힙니다.

◎ OpenAI 놀이터를 통한 LLM 기초 익히기
- OpenAI 플레이그라운드에서 프롬프트 작성, 토큰화, 매개변수 조정 등 LLM의 기본적인 사용법을 익히고, 다양한 LLM 모델의 성능을 비교 분석합니다.

◎ 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리와 기법
- LLM의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리를 소개하고, 다양한 프롬프트 작성 기법과 실제 적용 사례를 통해 효과적인 프롬프트 설계 방법을 학습합니다.

◎ OpenAI, 구글 제미나이, 업스테이지 솔라 API 사용법
- 각 LLM API의 특징과 사용법을 자세히 알아보고, 텍스트 생성, 이미지 캡셔닝, 번역, 챗봇 등 다양한 작업에 LLM API를 활용하는 방법을 실습합니다.

◎ 검색 증강 생성(RAG)을 활용한 지식 기반 AI 시스템 구축
- 검색 증강 생성(RAG) 기법을 소개하고, 랭체인을 활용해 외부 지식을 활용하는 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법을 실습합니다.

◎ 랭체인과 플로와이즈를 활용한 LLM 애플리케이션 개발
- 랭체인 프레임워크의 주요 기능과 사용법을 익히고, 플로와이즈를 활용해 코딩 없이 LLM 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다.

◎ 스트림릿으로 구현하는 다양한 AI 웹 애플리케이션
- 스트림릿을 사용해 다양한 LLM 기반 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고, 데이터 시각화, 사용자 인터페이스 설계, API 연동 등 실제 웹 앱 개발에 필요한 기술을 익힙니다.

◎ Flet으로 만드는 실시간 다국어 채팅 앱
- Flet 프레임워크를 사용해 실시간 다국어 채팅 앱을 구현하고, OpenAI API를 활용한 자동 번역 기능을 추가해 다국어 환경에서의 실시간 소통을 가능하게 합니다.
저자

최용,이승우

한국방송통신대학교에서컴퓨터과학을전공하고IT시스템운영을자동화하는소프트웨어의기술지원을주로했다.프로그래밍책을쓰고번역하다가IT전문출판사의편집자가됐다.데이터분석과인공지능책을주로담당하는한편,파이썬으로업무자동화프로그램을개발해활용한다.누구나챗GPT를활용해자신의이야기를책으로쓸수있게도우려개발한‘BookCreatorGuide’GPT가OpenAI의추천을받아글쓰기부문상위권에올랐다.저자·번역자로서《실전!LLM을활용한생성형AI애플리케이션개발》(위키북스,2024),《HelloIT파이썬을제대로활용해보려고해》(패스트캠퍼스,2022)등을냈고,온라인책공유플랫폼인위키독스에‘전뇌해커’라는필명으로글을쓴다.어릴적꿈을떠올리고서울사이버대학교드론·로봇융합학과에입학해공부하고있다.

목차

▣01장:LLMAPI프로그래밍개요
1.1플레이그라운드에서LLM기초익히기
1.2더나은지침을작성하는방법
1.3LLM최강자OpenAI의API
1.4구글제미나이API파헤치기
1.5대한민국대표LLM,업스테이지솔라API
1.6랭체인기초부터RAG구축까지
1.7스트림릿으로LLM웹애플리케이션개발
1.8다중플랫폼LLM애플리케이션개발
1.9정리

▣02장:OpenAI플레이그라운드에서LLM기초익히기
2.1OpenAI가입과결제설정
__OpenAI가입
__결제카드등록
__크레딧구매
2.2OpenAI플레이그라운드둘러보기
__플레이그라운드에입장
__Completions
__Chat모드
__TTS
2.3Chat모드와Complete모드비교
__단일턴과다중턴대화
__텍스트요약
__코드완성
2.4다양한프롬프트예제를보고배우기
2.5토큰
__토큰개념과토큰수
__OpenAI의토큰화확인하기
2.6매개변수조절하기
__Model
__Temperature
__MaximumTokens
__Stopsequences
__TopP
__Frequencypenalty와Presencepenalty
2.7모델성능간단비교
__텍스트요약
__질의응답
__물리학문제풀이
__대학수학능력국어점수
2.8도구를활용하는어시스턴트를코딩없이만들기
__첫번째어시스턴트만들기-고민상담봇
__코드인터프리터로PPT문서를제작하는어시스턴트만들기
__PDF파일등의‘지식'을참고해답변하는어시스턴트만들기
2.9Realtime
__실시간대화체험하기
__RealtimeAPI의활용가능성
2.10생성빈도제한
2.11정리

▣03장:더나은프롬프트작성하기
3.1구체적으로지시하기
3.2적확한표현을찾기
__단어선택에따라작동방식이달라지는예
__문장의어조를지정하는예
3.3부정문보다는긍정문
3.4문제에답을함께주기
3.5제로샷,원샷,퓨샷,매니샷학습
__제로샷
__원샷
__퓨샷
__매니샷
3.6수행단계나누기
__단순질의
__프롬프트연쇄
3.7CoT:차근차근생각하라고시키기
__예:사과12개의가격구하기
__예:숫자를두수의곱으로나타내기
3.8출력형식지정하기
__답이여러개인주관식단답형시험문제출제
__LLM별선호형식
__구조화된출력을얻는방법
3.9LLM으로프로그래밍SQL문생성
__SQL개요
__LLM을활용한자연어질의변환
__보안및성능상의위험과해결방안
__활용사례
3.10멀티모달모델의객체인식정확도높이기
3.11ReAct
__ReAct란?
__ReAct작동방식
__ReAct의이점
__ReAct의한계
__ReAct프롬프트작성방법
__추가정보
3.12검색증강생성
__RAG란?
__RAG의장점
__RAG의단점및한계
__RAG의문제점해결방안
__RAGvs.큰컨텍스트
__정리
3.13프롬프트엔지니어링의위협과보안
__위협의예
__모범사례
3.14정리
3.15더읽을거리

▣04장:OpenAIAPI프로그래밍
4.1OpenAIAPI키발급받기
4.2API키를안전하게보관하기
__API키를구글코랩보안비밀에등록하기
__컴퓨터환경변수에API키를등록하기
4.3OpenAIAPI사용해보기
4.4대화기록쌓기
4.5OpenAIAPI의출력을구조화하기
__출력구조화개요
__JSON모드와StructuredOutputs비교
__Pydantic을활용한출력구조화실습
__JSON스키마를활용한출력구조화실습
4.6OpenAIAPI를활용한임베딩
__임베딩이란?
__OpenAIAPI로임베딩생성
__코사인유사도
__비슷한의미를갖는단어/문장찾기
4.7멀티모달모델을활용한이미지이해
__웹상의이미지에관해설명하기
__로컬이미지에관해설명하기
__텍스트를포함한이미지를이해
4.8이미지생성
__이미지생성기본예제
__여러장의이미지를생성하기
4.9음성합성
4.10위스퍼로음성받아쓰기
__패키지선택및설치
__받아쓰기함수정의
__오디오파일받아쓰기
__유튜브영상자막만들기
__프롬프트로맥락을설명하고자막만들기
__녹취록만들기
4.11BatchAPI를활용한일괄처리
__감성분석과네이버영화리뷰데이터셋
__감성분석의다양한접근방식
__단일샘플감성분석테스트
__BatchAPI를이용한감성분석예제
__결과분석및모델선택가이드
__BatchAPI사용시주의사항
4.12유해텍스트확인
__모더레이션의범주
__모더레이션실습
__한국어모더레이션의한계
4.13어시스턴트API
__어시스턴트의주요구성요소
__단순한어시스턴트‘쉬운말추천봇v1’
__어시스턴트API의함수호출기능
__함수를활용하는‘쉬운말추천봇v2’
__타빌리검색API를활용해용어설명을작성하는어시스턴트만들기
__AssistantAPI활용시고려할점
4.14파인튜닝
__파인튜닝개요와장단점
__파인튜닝실습개요
__CSV/TSV데이터준비
__데이터가공
__데이터업로드와파인튜닝실행
__테스트
4.15OpenAI모델별API요금
__GPT-4o
__GPT-4omini
__o1시리즈
__GPT-4Turbo및GPT-4
__GPT-3.5Turbo
__파인튜닝
__오디오모델
__RealtimeAPI
4.16정리

▣05장:구글제미나이API
5.1구글제미나이API개요
5.2제미나이API환경설정
__구글제미나이API키발급
__주요모델및무료사용량
__구글제미나이AI환경변수설정과SDK설치
5.3제미나이AI기본사용법
__기본사용법1–싱글턴으로메시지주고받기
__기본사용법2–멀티턴으로메시지주고받기(1)
__기본사용법3–멀티턴으로메시지주고받기(2)
5.4시스템지침사용하기
__페르소나만들기
__답변형식지정하기
5.5제미나이AII/O구조
__제미나이AI입력데이터구조
__제미나이AI출력데이터구조
5.6제미나이AI제어하기
__매개변수설정하기
__안전성점검하기
5.7제미나이API로유튜브동영상인식하기
__유튜브동영상인식파이프라인
__유튜브동영상다운로드
__유튜브동영상업로드
5.8FileAPI를활용해음성인식하기
__음성인식하기
5.9제미나이로함수호출하기
__함수호출기초
__LMM의함수호출과정
__함수호출구현하기
__스마트폰주문챗봇구현
__2단계함수호출구현하기
5.10인터넷검색으로답변품질높이기
__그라운딩기능사용하기
__인터넷검색통제하기
5.11OpenAI호환성
__SDK없이API호출하는방법
__OpenAI호환성이가능한이유
__OpenAI호환성적용전략
5.12정리

▣06장:업스테이지API
6.1업스테이지API개요
__솔라LLM기반API
__문서처리용API
6.2업스테이지모델체험하기
__업스테이지플레이그라운드
__Poe.com에서채팅
__솔라번역모델을체험할수있는SolarCustomTranslate
6.3업스테이지회원가입하고API키받기
6.4솔라LLM으로채팅구현하기
__공식문서의예제코드확인
__솔라챗API실습
6.5솔라번역API활용하기
__솔라번역API기본사용법
__번역예시를함께입력하기
6.6솔라임베딩API
__간단한임베딩예시
__임베딩함수정의
__비슷한속담찾기
6.7문서OCR사용해보기
6.8웹에서이미지를크롤링하고텍스트를추출해질의응답
__API키준비
__이미지가져오기
__이미지에서텍스트추출
__질의응답
6.9업스테이지API를활용한애플리케이션소개
6.10정리

▣07장:랭체인과플로와이즈
7.1랭체인개요
__랭체인프레임워크
__파이썬과자바스크립트용랭체인
__랭체인버전별주요변화
__LCEL
__랭체인에관한비판과개선
__랭체인기반로코드/노코드도구
__랭체인의대안
7.2플로와이즈로코딩없이랭체인활용하기
__Node.js설치
__플로와이즈설치와실행
__간단한챗봇만들기
__플로와이즈에서사용할수있는다양한노드들
__플로와이즈로제품카탈로그챗봇만들기
7.3랭체인의구성요소
__ModelI/O
__검색
__조합
__추가구성요소
7.4랭체인기본실습
__솔라API를활용한간단한질의응답및채팅
__언어모델교체하기
__프롬프트템플릿
7.5LCEL
__LCEL개요
__LCEL실습
7.6타빌리검색도구를사용하는에이전트
7.7제미나이,랭체인,크로마DB를활용해RAG시스템구축하기
__준비작업하기
__벡터DB만들어보기
__벡터DB기반질의응답프로그램만들기
7.8웹스크레이핑과요약
__주피터실습환경구성
__파이썬실습
7.9맞춤로더제작
__패키지설치
__API키를환경변수에설정
__로더클래스정의
__위키독스책내용을로드
__색인생성과질의응답
7.10Runnable을활용한다국어리뷰감성분석시스템구축
__Runnable개념소개
__실습코드개요
__언어감지설정
__다국어리뷰감성분석시스템구축준비
__번역기능구현
__감성분석및키포인트추출설정
__Runnable컴포넌트정의
__전체워크플로구성
__시스템실행및결과분석
7.11랭서브로노랫말생성기웹앱만들기
__코드작성
__웹서버실행및테스트
__API문서자동생성
__API호출
__실습종료
7.12랭스미스
__랭스미스의주요기능
__API키발급받기
__코드실습
7.13정리