[도서 리뷰] GPT와 파이썬을 활용한 실전 LLM 앱 개발

이 리뷰는 한빛미디어의 나는리뷰어다 활동으로 책을 무상으로 제공받아 작성하였습니다.

GPT와 파이썬을 활용한 실전 LLM 앱 개발

CHAPTER 1 GPT 모델과 챗GPT

이 장에서는 LLM(대형 언어 모델)의 개념과 GPT 시리즈의 발전 과정을 상세히 설명한다. 특히 트랜스포머 아키텍처와 GPT 모델이 작동하는 방식을 심층적으로 다루며, 토큰화와 예측 단계에 대한 이해를 돕는다. 또한 GPT-1에서 GPT-4o까지의 발전을 연대기적으로 정리하고, AI의 멀티모달 기능과 비즈니스 활용 사례를 소개하여 이 기술이 실세계에서 어떻게 응용되고 있는지를 보여준다. AI 할루시네이션 문제와 모델 최적화 방법까지 다루고 있다.

CHAPTER 2 오픈AI API

GPT 모델을 실용적으로 활용하기 위해 오픈AI API의 개념과 사용법을 체계적으로 정리했다. API 가용 모델을 GPT 베이스, 인스트럭트GPT, GPT-3.5, GPT-4 등으로 분류하여 설명하고, 오픈AI 플레이그라운드를 활용한 실습을 제공한다. API 호출 방법과 다양한 출력 옵션, JSON 포맷 활용법도 상세히 다루고 있다. 비용 관리, 정보 보안 문제까지 고려한 점도 실용적이다.

CHAPTER 3 LLM 기반 애플리케이션 개발

LLM을 활용한 애플리케이션을 구축하는 과정에서 고려해야 할 핵심 사항들을 다룬다. API 키 관리 및 보안 문제부터 소프트웨어 아키텍처 패턴, LLM 기반 앱의 기능까지 상세하게 설명하며, 실제 프로젝트 예제도 포함되어 있어 실습에 도움이 된다. 뉴스 생성, 유튜브 동영상 요약, 챗봇 개발, 감정 분석 등의 다양한 애플리케이션 사례를 제공하여 실전 감각을 익힐 수 있다. 또한 API 호출 비용과 보안 이슈까지 다루고 있다.

CHAPTER 4 GPT-4o 및 챗GPT 활용 고급 기법

이 장에서는 GPT-4o와 챗GPT를 활용한 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, RAG(검색 증강 생성) 등 고급 기법을 심도 있게 설명한다. 효과적인 프롬프트 설계 방법과 단계별 사고 기법, 퓨샷 러닝 기법 등을 적용하여 성능을 최적화하는 방법을 소개한다. 특히 RAG의 개념과 한계를 설명하며, GPT의 비결정성과 할루시네이션 문제를 해결하는 전략까지 다루고 있어, LLM을 실무에 적용할 때 필요한 내용을 포함하고 있다.

CHAPTER 5 프레임워크로 LLM 기능 높이기

GPT 기반 애플리케이션 개발의 생산성을 높이는 다양한 프레임워크를 소개한다. 랭체인과 라마인덱스를 활용한 RAG 구현 방법을 다루며, GPTs 및 어시스턴트 API를 활용한 대화형 AI 솔루션 구축 방법도 설명한다. 특히 랭체인의 동적 프롬프트, 에이전트, 메모리, 임베딩 기능 등을 활용하는 방법을 구체적으로 설명하여 실제 프로젝트에서 활용할 수 있도록 돕는다. 오픈AI의 어시스턴트 API 활용법도 자세히 다루어, 챗봇 개발자와 AI 엔지니어들에게 유용한 가이드가 된다.

CHAPTER 6 마치며

책에서 다룬 핵심 개념을 요약하고, LLM 기반 애플리케이션 개발 과정을 단계별로 정리한다. 아이디어 구상부터 요구 사항 정의, 프로토타입 제작, 개선과 반복, 최종 검토까지 전반적인 개발 프로세스를 설명하며, 실무에서 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 가이드를 제공한다.

APPENDIX A-C

부록에서는 스트림릿을 활용한 UI 개발, GPTs 활용법, 용어 정리 등 추가적인 정보가 제공된다. 오픈AI의 최신 모델인 o1 활용법도 포함되어 있다.

이 책은 GPT와 파이썬을 활용하여 실전적인 LLM 애플리케이션을 개발에 관련된 내용으로 구성되어 있다. 기초 개념부터 고급 기법, 실습 프로젝트, 보안 및 비용 관리까지 다루고 있다. OpenAI API의 질의응답 뿐만 아니라 음성, 이미지 등에 대한 API도 함께 다루고 있고 또 API를 활용해서 현실 문제 해결을 할 수 있는 다양한 예시를 볼 수 있는 책이었다.