GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판)

zzo***l2025-03-03

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.

kgbko1***l2025-02-28

LLM 애플리케이션 개발, 실전 가이드로 한 걸음 더 깊이

최근 들어 LLM(Large Language Model) 기반 애플리케이션이 급속도로 확산되고 있다. 다양한 기업과 연구소에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 파인 튜닝, 프롬프트 엔지니어링 등을 활용해 AI 챗봇과 자동화 시스템을 구축하고 있으며, 나 역시 연구실에서 LLM을 기반으로 한 연구를 진행 중이다. 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어난 최신 모델들은 단순한 질의응답을 넘어 사용자의 맥락을 파악하고, 특정 목적에 맞게 최적화된 응답을 제공할 수 있는 수준까지 발전했다. 이에 따라 LLM을 활용한 애플리케이션 개발이 점점 더 중요해지고 있으며, 효과적으로 기술을 적용하고 싶은 개발자들에게 실용적인 가이드가 절실한 상황이다. 이런 흐름 속에서 『GPT와 파이썬을 활용한 실전 LLM 앱 개발』은 LLM을 활용한 서비스 개발에 대한 체계적인 설명과 실용적인 예제를 제공하며, 실무에서 즉시 활용할 수 있도록 돕는다.

이 책은 GPT 모델의 역사와 기본 개념을 정리하는 것으로 시작해, OpenAI API를 활용하는 방법을 자세히 설명한다. 기본적인 API 호출 방식부터 채팅 완성 모델, 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 인식 등 다양한 기능을 활용하는 방법을 친절하게 안내하며, 프로젝트를 직접 따라 할 수 있도록 구성되어 있다. 특히, LLM을 활용한 애플리케이션 개발 과정에서 보안과 비용 관리, 모델 최적화 등의 현실적인 문제까지 다루고 있어 실무 관점에서 매우 유용한 내용을 제공한다. 단순히 기술 설명에 그치는 것이 아니라, 실제 개발 과정에서 부딪힐 수 있는 문제와 그 해결 방안까지 짚어주는 점이 돋보인다.

책을 읽으면서 가장 인상 깊었던 부분은 랭체인(LangChain)과 라마인덱스(LlamaIndex)의 동작 원리를 보다 깊이 이해할 수 있었다는 점이다. LLM을 활용한 애플리케이션을 구축할 때, 단순한 API 호출이 아니라 데이터를 보다 체계적으로 처리하고 모델의 활용도를 극대화하는 기법이 필수적이다. 책에서는 랭체인을 통해 다단계 질의응답 시스템을 구축하는 방법과 메모리 관리 기법을 상세히 설명하며, 라마인덱스를 이용해 효율적인 데이터 인덱싱과 검색 기능을 구현하는 과정을 다룬다. 이러한 내용을 학습하면서 단순히 개념을 이해하는 수준을 넘어 실제 적용 가능한 형태로 익힐 수 있었다.

이 책은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 원하는 독자들에게 매우 적합한 도서다. 기본적인 개념을 이해하고 싶은 초보자부터 실제 프로젝트를 구현하고 싶은 실무 개발자까지 폭넓은 독자를 대상으로 하고 있으며, 친절한 설명과 예제 코드가 학습을 돕는다. 특히, 실전 프로젝트를 통해 직접 코드를 실행해 보면서 LLM의 활용 가능성을 체감할 수 있도록 구성되어 있어 이론과 실습을 병행하며 배우기 좋다. 다만, 책의 후반부에서 다루는 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, RAG 등의 고급 개념은 초보자가 단번에 이해하기 어려울 수도 있다. 따라서 기본적인 실습을 충분히 익힌 후 심화 내용을 학습하는 것이 효과적일 것이다.

AI 기술이 점점 더 복잡해지고 있는 만큼, 이를 제대로 활용하려면 신뢰할 수 있는 자료를 바탕으로 체계적인 학습이 필요하다. 『GPT와 파이썬을 활용한 실전 LLM 앱 개발』은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 차근차근 배우고 싶은 이들에게 강력히 추천할 만한 책이다. 기본적인 개념부터 최신 프레임워크 활용까지 폭넓게 다루며, 실무에서 바로 적용할 수 있는 실용적인 내용을 담고 있어 LLM 기반 서비스를 개발하려는 모든 이들에게 유용한 가이드가 될 것이다.

dbdlsg***l2025-02-28

LLM 을 위한 아주 좋은 실질적인 도서

2025년에도 다행히 해당 리뷰 서평단으로 지정이 되어 리뷰를 하게되어 다시 한번 한빛미디어 담당자분께 감사의 말씀을 드립니다.

요즘 LLM을 활용한 서비스나 프로덕트들이 우후죽순 생기고 있는 추세이다. 우리 회사만 보더라도 벌써 사내 인사, 총무 문서를 기반으로 한 학습한 챗봇을 운영하고 있는 중이다.

이렇듯 요즘 추세는 LLM을 기반으로 챗봇을 만든다던지 아니면 사내에서만 활용이 가능한 gpt 같은 생성형 AI 를 만드는 것에 초점이 두어지고 있는 것 같다.

그런 의미에서 현재 시점에 해당 도서는 가장 읽기 적합한 도서가 아닌가 싶다. 우선 목차부터 보자.

[ 목차 ]

CHAPTER 1 GPT 모델과 챗GPT
CHAPTER 2 오픈AI API
CHAPTER 3 LLM 기반 애플리케이션 개발
CHAPTER 4 GPT-4o 및 챗GPT 활용 고급 기법
CHAPTER 5 프레임워크로 LLM 기능 높이기
CHAPTER 6 마치며

목차를 보면 초반엣 GPT 모델에 대해서 설명해주는 chapter1이 나온다. 해당 부분에서 gpt의 모델별 특징을 설명해주는데 해당 부분을 표로 간단히 정리해보았다.

모델	출시 연도	주요 특징	매개변수(파라미터)	성능 및 개선점
GPT-1	2018	최초의 GPT 모델, Transformer 아키텍처 기반, 지도 학습 및 비지도 학습 활용	1.17억 (117M)	기존 RNN/LSTM 기반 모델보다 뛰어난 성능을 보였지만, 실제 활용에는 한계
GPT-2	2019	대규모 모델, 문맥 유지 개선, 다양한 작업에서 강력한 성능	15억 (1.5B)	자연스러운 텍스트 생성 가능, 공개 당시 오용 우려로 부분 공개, 이후 전체 공개
GPT-3	2020	매우 큰 모델, 강력한 few-shot 학습 능력, 다양한 작업 수행 가능	1,750억 (175B)	API 제공을 통해 개발자 및 기업이 활용 가능, NLP의 새로운 기준이 됨
GPT-3.5	2022	챗GPT 기반 모델, 향상된 대화 능력	GPT-3 대비 최적화	대화형 응답 품질 향상, 코드 생성 모델(코덱스) 포함
GPT-4	2023	멀티모달 지원(텍스트+이미지), 더 나은 추론 능력, 정밀한 답변 생성	비공개(추정: 1조 개 이상의 파라미터)	챗봇, 교육, 코딩, 창작 등의 다양한 활용 가능, 긴 문맥 유지 및 오류 감소

그리고 langchain을 기반으로 학습하는 것에 대해서 전반적인 코드와 함께 설명해주는 부분이 친절하게 나와 좋았다. 그리고 2장을 보면 오픈AI API를 사용하기 전에 알아야 할 기본 개념을 설명해주는데 GPT 베이스 모델, 인스트럭트GPT(레거시), GPT-3.5, GPT-4 등 다양한 모델의 특징과 사용 방법을 소개해준다.

하여 나와 같이 LLM 기반으로 프로덕트나 서비스를 만드는 사람의 입장으로 해당 도서는 굉장히 도움이 많이 되는 부분이었다.

그리고 중간에 chapter5에 나오는 프레임워크로 LLM기능 높이기는 실제 서비스에서 활용하기 좋은 부분이 많이 나온다.

그 중 라마인덱스(LlamaIndex)라고 나오는데 이는 간단한 코드로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현을 지원하며, 데이터 인덱싱과 검색을 효율적으로 처리하는 프레임워크이다. 해당 프레임워크를 기반으로 적용하면 좋을 것 같아 한 구절 작성해본다.

그리고 가장 서비스의 최적화하기 좋은 부분은 바로 어시스턴트API이다. 어시스턴트 생성, 대화 관리, 함수 호출 등 GPT 기반 어시스턴트를 구축하고 관리하는 방법을 소개하는 내용이 나오는데 이를 활용하면 좀 더 퀄리티 좋은 프로덕트를 만들 수 있을 것이다.

lbo***l2025-02-28

프론트엔드 개발자의 GPT API 학습

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다

이 책을 선택한 이유

최근 프로젝트에서 TTS를 활용한 챗봇을 만들 뻔한 경험이 있어요. 당시 OpenAI API를 활용할 가능성이 언급되었지만, 결국 프로젝트는 무산되었죠. 하지만 그때부터 AI와 GPT API에 대한 호기심이 생겼고, 기회가 된다면 더 깊이 알아보고 싶다는 생각이 들었어요.

개발자로서 ChatGPT는 이미 필수적인 도구가 되었고, 저는 그 내부 원리가 어떻게 작동하는지 궁금했어요. 단순히 이론적인 지식만 습득하는 것이 아니라, 실제로 GPT API를 활용하여 인공지능 애플리케이션을 개발하는 과정을 경험해보고 싶었어요. 그리고 이 책의 제목이 그런 저의 기대를 정확히 반영하고 있었기에, 주저 없이 선택했어요.

책의 목차는 다음과 같습니다.

1. GPT와 대규모 언어 모델(LLM)의 개념 이해

2. OpenAI API의 기본 사용법

3. GPT API를 활용한 다양한 프로젝트(뉴스 생성, 챗봇, 텍스트 요약 등)

4. 프롬프트 엔지니어링과 최적화 기법

5. 고급 활용: 파인 튜닝과 RAG(검색 기반 생성 모델)

6. 실전 프로젝트 개발 및 배포

사전 지식이 필요한 책

`파이썬`에 대한 기초 지식이 필요했어요. 사실 저도 충분히 알지는 못했기 때문에, 책을 읽으면서 ChatGPT에게 질문하며 예제를 해석했어요. 어떻게 보면 겸사겸사 파이썬 공부도 할 수 있어서 좋았어요! 그리고 이 책은 전체 예제를 깃허브 리포지토리로 제공했기 때문에 실습하는 데 도움이 많이 되었어요.

✅ 좋았던 점

1. GPT, LLM, OpenAI에 대한 기초 지식 이해

솔직히 그동안 ChatGPT를 매일 같이 사용하면서도, 각 모델이 어떤 변천사를 거쳐왔는지, 이 LLM에 대해 깊이 이해하지 못하고 있었어요. 그냥 "GPT-4가 더 강력하다더라" 정도로만 알고 있었지, 왜 강력한지, 어떤 구조적 차이가 있는지, 어떤 한계를 가지고 있는지는 제대로 몰랐죠.

이 책은 첫 장부터 **GPT-1부터 최신 GPT-4o까지의 발전 과정**을 상세하게 다룹니다.

특히 다음과 같은 개념을 명확하게 설명해 주었어요.

- GPT 모델의 구조와 학습 방식

- GPT 모델이 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한다는 점

- 모델이 수많은 데이터를 기반으로 사전 학습을 거치고, 이후에는 특정 도메인에 맞춰 미세 조정(Fine-Tuning)될 수 있다는 점

- 토큰(Token) 개념

- 우리가 GPT 모델에 입력하는 텍스트가 그대로 처리되는 것이 아니라, 내부적으로 **토큰 단위**로 변환되어 모델이 이해할 수 있는 형태로 전환된다는 점

- API를 사용할 때 토큰 수가 곧 비용과 직결되기 때문에, 토큰 최적화를 고려해야 한다는 점

그리고 무엇보다도 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)이라는 개념을 처음 접하게 되었다는 것도 매우 인상적이었어요.

기본적으로 LLM은 사용자의 입력을 기반으로 답변을 생성하는데, 특정한 방식으로 입력을 설계하면 의도하지 않은 방식으로 모델이 동작할 수도 있다는 거죠. 보안적인 측면에서도 이러한 위협을 어떻게 방어할 수 있을지 고민해 볼 필요성을 느꼈습니다.

2. 실습 중심의 구성

이 책의 장점은 이론 중심이 아니라 실습 중심으로 구성되어 있다는 점이라 생각합니다.덕분에 단순히 "이렇게 하면 된다"가 아니라, 직접 해보면서 배우는 경험을 할 수 있었습니다.

책에서 다루는 5가지 프로젝트

1. 뉴스 생성 솔루션

- GPT API를 활용하여 특정 주제의 뉴스 기사를 자동 생성하는 프로젝트

- 프롬프트 엔지니어링을 활용해 원하는 형식으로 뉴스 기사를 구성하도록 설정

- 사용자 입력(예: "오늘의 경제 뉴스")에 따라 GPT가 관련 뉴스를 자동으로 생성

- 이를 웹 서비스로 배포하는 과정도 포함됨

2. 유튜브 동영상 요약

- 유튜브 자막 데이터를 분석하여 핵심 내용을 요약하는 프로젝트

- OpenAI의 Whisper API(음성 인식)를 활용하여 음성을 텍스트로 변환

- GPT API를 활용하여 주요 내용을 정리하고, 원하는 길이로 요약하는 기능 구현

3. 챗봇 개발

- 단순한 질문응답이 아니라 사용자의 문맥을 기억하고 대화 흐름을 유지하는 챗봇 구현

- 단순 API 호출이 아니라, 메모리 기능을 추가하여 보다 자연스러운 대화 흐름을 만드는 방법을 설명

4. 개인 어시스턴트 개발

- 일정 관리, 할 일(To-do) 목록, 이메일 초안 작성 등의 기능이 포함된 AI 비서 구현

- GPT API를 활용하여 다양한 입력을 처리하고, 사용자 맞춤형 답변을 생성하는 방식

5. 문서 정리 도구

- PDF 및 문서를 분석하고 요약하는 기능을 구현

- GPT API를 이용해 문서의 핵심 내용을 추출하고, 이를 정리하여 제공하는 방식

6. 감정 분석

- 자연어 처리 중 감정 분석은 대표 분야

- 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지 파악하는 것

- GPT API를 이용하여 분류별 모델 평가를 통해 감정별 확률 확인

이 프로젝트들은 단순한 코드 예제가 아니라, 각각의 기능이 실전에서 어떻게 활용될 수 있는지 직접 체험할 수 있도록 구성되어 있어요.

덕분에 단순히 코드를 읽는 것이 아니라, 직접 실행하고, 수정하고, 실험하면서 GPT API의 활용법을 자연스럽게 익힐 수 있었습니다.

3. 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, RAG 학습

GPT API를 단순히 호출하는 것만으로 끝나는 것이 아니라, 어떻게 하면 더 나은 응답을 얻을 수 있는지에 대한 최적화 방법도 배울 수 있었습니다.

- 프롬프트 엔지니어링

- "간결하게 작성할수록 더 좋은 응답을 얻는다" 같은 기본 개념부터

- "역할(Role-based Prompting)" 기법을 활용해 특정한 스타일로 답변을 유도하는 방법

- 프롬프트 최적화에 따른 응답 차이를 실험할 수 있도록 구성

- 파인 튜닝(Fine-Tuning)

- 기본적으로 GPT API는 사전 학습된 모델을 그대로 사용하지만, 특정 도메인(예: 법률, 의료, 금융)에 맞게 모델을 최적화하는 방법도 다룹니다.

- 학습 데이터를 제공하여 모델이 특정한 스타일이나 도메인에 맞게 응답하도록 조정하는 방법을 실습할 수 있었어요.

- RAG(Retrieval-Augmented Generation)

- 기본적인 LLM은 훈련 데이터 내에서만 정보를 제공하기 때문에, 최신 정보가 반영되지 않는 한계가 있음

- 이를 해결하기 위해, 외부 데이터베이스나 검색 시스템과 연동하는 기법을 설명

- GPT 모델이 문서를 검색하고, 검색된 내용을 기반으로 답변을 생성하는 방식

4. 오픈AI 모델을 개선하는 다양한 전략과 최적화 작업의 흐름 제공

이 책에서는 오픈AI 모델을 개선하는 다양한 기법을 비교하는 내용을 체계적으로 정리해 주었어요.

비용과 성능을 고려할 때 처음부터 비싼 방법을 사용할 필요가 없다는 점도 배울 수 있었습니다.

실제로 모델을 개선하는 방법은 여러 가지가 있는데, 단순한 프롬프트 최적화부터 파인 튜닝, RAG까지 점진적으로 적용할 수 있는 전략이 있습니다.

책에서는 단순히 기법을 소개하는 것뿐만 아니라, 최적화가 이루어지는 전체 흐름을 시각적으로 정리한 자료도 제공했어요.

이 흐름을 보면서, 처음부터 비용이 많이 드는 방법을 선택할 필요 없이, 단계적으로 최적화하는 것이 중요하다는 점을 확실히 배울 수 있었어요.

5. AI 프레임워크 사용법(랭체인, 라마인덱스)

이 책에서는 GPT API를 활용할 때 유용한 AI 프레임워크들도 다루었어요.

- 랭체인 (LangChain)

- LLM을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 도와주는 프레임워크

- 프롬프트 체이닝, 메모리 관리, API 호출을 간편하게 처리할 수 있도록 함

- 챗봇, 문서 요약, Q&A 시스템 등에 필수적인 기능들을 쉽게 구현할 수 있음

- 라마인덱스 (LlamaIndex, 구 GPT Index)

- 대용량 문서를 효과적으로 처리하고, 검색 기반 생성(RAG) 기능을 구현하는 데 활용

- GPT 모델이 문서를 효과적으로 검색하고, 중요한 정보를 추출하는 기능을 강화

이 프레임워크들을 활용하면 단순히 GPT API를 호출하는 것이 아니라, 더 강력하고 효율적인 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다는 것을 알게되었습니다!

qorskawls***l2025-02-28

진짜 쉽게 설명해주는 책이고, 번역이 좋다

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발
구성

이 책은 인공지능(AI) 기술을 활용해 실제로 사용할 수 있는 프로그램을 만드는 방법을 설명한다. 처음에는 인공지능이 무엇인지, 그리고 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 어떻게 동작하는지를 쉽게 설명한다. 이후, GPT를 이용해 뉴스 기사 자동 생성, 유튜브 영상 요약, 챗봇(대화형 로봇) 개발 등의 프로젝트를 직접 만들어볼 수 있도록 안내한다. 마지막에는 인공지능을 더 똑똑하게 만드는 방법, 즉 ‘프롬프트 엔지니어링’(AI에게 적절한 질문을 던져 원하는 답을 얻는 기술)과 ‘파인 튜닝’(기존 AI를 특정 용도에 맞게 개선하는 방법) 등의 고급 기술도 소개한다.
책에서는 먼저 인공지능이 어떻게 작동하는지 설명하고, GPT 모델이 무엇인지 쉽게 알려준다. GPT는 대량의 데이터를 학습해 사람이 작성한 것처럼 자연스러운 문장을 만들어낼 수 있는 인공지능 모델이다. 이러한 GPT 모델을 활용하기 위해 OpenAI에서 제공하는 API를 사용해야 하며, 책에서는 API를 설정하고 활용하는 과정을 자세히 설명한다.

기본 개념을 익힌 후에는 실전 프로젝트를 통해 AI를 활용하는 방법을 배운다. 예를 들어, 사용자가 입력한 키워드를 기반으로 뉴스 기사를 자동으로 생성하는 프로그램을 만들 수 있다. 또한, 유튜브 영상을 분석하여 핵심 내용을 요약하는 기능을 개발할 수도 있다. 이외에도 사용자가 질문하면 AI가 대답하는 챗봇을 만들고, 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 추가하는 과정도 설명한다.

마지막 부분에서는 인공지능의 성능을 더욱 향상시키는 고급 기술을 소개한다. AI가 더 정확한 답변을 하도록 하기 위해서는 질문을 잘 구성하는 것이 중요한데, 이를 위한 방법이 프롬프트 엔지니어링이다. 이 책에서는 AI가 더 나은 결과를 제공할 수 있도록 질문을 최적화하는 다양한 기법을 다룬다. 또한, AI가 특정한 용도로 더 잘 작동하도록 하기 위해 기존 모델을 추가 학습시키는 파인 튜닝 방법도 설명한다. RAG 기술에 대한 내용도 포함되어 있는데, RAG는 AI가 기존에 학습한 데이터뿐만 아니라 실시간으로 검색한 최신 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 기술이다. 이러한 고급 기술을 활용하면 AI가 더 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.

총평
이 책은 인공지능을 활용한 프로그램을 직접 만들어보고 싶은 사람들에게 유용한 가이드가 될 수 있다. 처음 인공지능을 접하는 사람도 이해할 수 있도록 기초 개념을 쉽게 설명하며, 실습을 통해 직접 AI 프로그램을 구현할 수 있도록 구성되어 있다. 다양한 예제 코드가 포함되어 있어 실습을 하면서 자연스럽게 AI 개발을 익힐 수 있다는 점이 큰 장점이다. 그리고 무엇보다 번역이 잘되어 있고 친절하게 알려준다.

다만, 책 후반부에서 다루는 고급 개념들은 초보자에게 다소 어려울 수 있다. 따라서 기본 개념과 실전 프로젝트를 충분히 학습한 후에 고급 기술을 적용하는 것이 좋다. 전반적으로 AI 개발을 처음 시작하는 사람부터 실제로 AI 기반 서비스를 만들고 싶은 사람까지 폭넓게 활용할 수 있는 책이다.

ysm***l2025-02-27

AI 를 활용할 수 있는 가이드가 되어줄 책이에요

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”

강의를 들으면 필요한 내용을 눈으로 보면서 배울 수 있다.

하지만 역시...!

더 자세한 내용을 보거나 잘 정리된 것은 책인거 같다.

그래서 이번 달 책으로 "GPT API 를 활용한 인공지능 앱 개발" 을 골랐다.

GPT API 를 활용한 인공지는 앱 개발

요즘 가장 많이 요청 받는 것중 하나가 AI 를 활용해서 개발하라는 것이다.

책에 몇가지 사례가 나온다.

모건 스탠리 같은 경우는 현재 기업들이 구축하는 RAG 기반 LLM 인 느낌이다.

칸 아카데미는 학습을 옆에서 공부를 도와주는 어시스턴트로 활용하기도 했다고 한다.

중간쯤에서는 직접 프로젝트를 만들어보는 챕터도 있다.

실제로 있는 서비스이긴하지만, 직접 구현해보는 재미도 있으니 참고해보자.

활용사례

이 책의 핵심은 어떻게!
CHAT GPT 를 활용하는 것이기 때문에,

원하는 응답을 만드는 다양한 방법이 나온다.

1. GPT 활용 매개변수 활용.

파라미터를 활용해서 응답의 다양성 있게 만들 수도 있고, 응답을 일관성있게 만들수도 있다.

2. 응답을 유도하는 프롬프트 엔지니어링

프롬프트 엔지니어링의 중요성은 정말 많이 들었을 것이다.

어떤 프롬프트를 주느냐에 따라 LLM 은 다르게 말한다.

GPT 에 내가 원하는 것이 말하면, 내가 원하는 것에 맞춰서 말해준다.

이런것들을 이해하게 되면,

RAG 같은 어플리케이션을 구축하기 쉬워진다.

사실 어려운 것은 GPT 가 거의 다 해주기 때문에, 프로세스를 잘 구축하면 된다.

그러다보니 LangChain 도 나오게 되는데, Langchain 은 너무 많이 바뀌다보니 예전 예시들을 사용하다보면 혼란이 오니 조심하자...

CHAT GPT 는 일상에서도 많이 활용된다.

AI 를 업무에 적용하기 전후의 생산성 차이가 실제로 느껴진다.

위 책에서 설명하는 내용들은 어플리케이션에 사용하지 않아도 내가 CHAT GPT 사이트에 들어가서 질문할 때도 많은 도움이 될 것같다.

darkni***l2025-02-27

집에서 GPT로 앱 개발 가능, GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다
난 챗GPT를 2023년 나서부터 쓰기 시작했으니
어느덧 3년째 사용 중이다
최근에는 챗GPT를 더 전문적으로 사용하고 싶어서 유료로 결제해서 사용 중인데
전문적으로 사용하려면 인공지능 앱 개발도 해봐야겠다는 생각이 들어서
관련 책을 읽고 공부해 보기로 했다
오늘의 책은
'GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발' - 한빛미디어이다
책의 목차는 다음과 같다
책은 총 여섯 장으로 구성돼있다
1장은 GPT 모델과 챗 GPT로
LLM(Large Language Model ; 대규모 언어 모델)의 개념과 GPT 발전 과정에 대해 다루고 있어서 좋았고
트랜스포머에 대해 대충은 알고 있었지만
교차 어텐션과 셀프 어텐션을 그림으로 보니 더 쉽게 이해돼서 좋았다
난 챗 GPT를 2023년부터 사용해서 그때가 시작인 줄 알았는데
GPT는 2018년 오픈 AI의 <생성 사전 학습을 통한 언어 이해 개선>이라는 논문으로 소개됐다
GPT-1을 시작으로 지금의 GPT-4까지 어떤 과정으로 개발돼있는지 알 수 있었다
2장은 오픈 AI API로
API는 Application Programming Interface의 약자로 소프트웨어끼리 서로 정보를 주고받을 수 있도록 해주는 인터페이스(연결 장치)로
쉽게 말해 프로그램 간 데이터를 쉽게 주고받기 위한 거라고 보면 된다
예를 들어 날씨 API를 사용하면 기상청 데이터를 직접 수집하지 않고 실시간 날씨 정보를 받을 수 있다
오픈 AI가 제공하는 다양한 모델을 노코드로 테스트하기 가장 좋은 방법은 오픈 AI 플레이그라운드를 사용하는 것으로
책에서는 플레이그라운드를 어떻게 사용하는지 자세히 나와있다
단, 플레이그라운드는 챗 GPT 플러스 요금제와 별개의 요금을 지불해야 한다
그리고 파이썬 라이브러리 연결하는 방법도 알려주는데
이때 API 키가 필요하다
API 키를 발급하고 호출하고 채팅 완성 모델까지
자세히 설명해 주고 있어서
실습을 따라 하기 수월했다

3장은 LLM 기반 애플리케이션 개발로
본격적인 앱 개발에 들어가는데
우선 LLM을 활용해야 하기에 LLM 관련 설명 후
프로젝트 예시를 보여준다
뉴스 생성 솔루션 구축, 유튜브 동영상 요약, 젤다의 전설 챗봇, 개인 어시스턴트 등등의 실습을 할 수 있었다
책이 좋은 건 예시에서 생성 프롬프트부터 자세히 보여줘서 좋았다
이외에
API 사용 시 비용 관리와 LLM 취약점 외부 API 작업에 대해 설명해 준다

4장은 GPT-4o 및 챗 GPT 활용 고급 기법으로
프롬프트 엔지니어링과
효과적인 프롬프트 설계를 보여준다
모든 작업에서 프롬프트에 역할, 컨텍스트, 작업이라는 세 가지 요소를 정의하는 데 세 가지 요소가 항상 필요하지 않으며 순서도 변경할 수 있지만 프롬프트를 잘 구성하고 요소를 잘 정의한다면 좋은 결과를 얻을 수 있다

5장은 프레임워크로 LLM 기능을 높이기로
LLM의 기능을 확장하기 위해 활용하는 랭체인과
라마인덱스에 대해 설명한다
그리고 이 책이 좋은 점은 각 장이 끝날 때마다 정리를 해줘서
각 장에서 어떤 부분이 중요한 것이었는지 생각하기 좋았다
책을 3주 동안 꾸준히 읽으면서 느낀 점은
확실히 AI 전문 지식 없이
어떻게 GPT API로 LLM을 쉽게 만들 수 있는지에 초점이 맞춰진 책 같았다
하지만
아무리 AI 전문 지식이 없다고 해도
기본적인 코딩 실력이 있어야
코드를 읽을 줄은 알아야 실습을 따라가기 더 수월해 보였다
이 책은 코드를 읽을 줄은 아는 상태에서 GPT API를 활용해 LLM을 만들고 싶은 분들에게 추천한다

jikd1***l2025-02-27

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발

첫 번째 챕터인 "GPT 모델과 챗GPT"에서는 LLM에 대한 개념을 소개하며 트랜스포머 아키텍처가 LLM에서 어떤 역할을 하는지 설명합니다. 또한 GPT 모델의 토큰화 과정과 예측 단계에 대해 다루어 프롬프트가 어떻게 분할되는지 이해할 수 있도록 설명해주고 있습니다.
이어지는 내용에서는 GPT 모델의 발전 과정을 살펴보며 LLM이 실제 비즈니스에서 어떻게 활용되는지 다양한 사례를 통해 소개 해주며 GPT 모델을 활용하는 방법에 대해 구체적으로 설명해주고 있습니다.
그리고 API 키 관리 방법, 보안 및 개인정보 보호 전략을 다루며, 대화 능력, 언어 처리 능력 등 각 애플리케이션이 제공할 수 있는 기능에 대해서도 설명해주고 있고 마찬가지로 프롬프트 엔지니어링과 파인 튜닝에 대해서 설명해주는 책입니다.

이 책은 LLM의 개념, 트랜스포머 아키텍처, API 활용법, 보안 및 데이터 보호, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 파인 튜닝까지 체계적으로 설명하며, 실무에서 유용하게 적용할 수 있는 다양한 예제들도 포함하고 있습니다.
특히, GPT 모델을 비즈니스 환경에서 어떻게 활용할 수 있는지를 다양한 사례를 통해 배울 수 있었고, API를 효율적으로 활용하는 방법과 프롬프트 최적화 기법에 대한 이해도 크게 향상되었습니다.
GPT 모델과 챗GPT를 깊이 이해하고 싶으신 분들, 그리고 AI를 활용한 서비스 개발 및 최적화를 고민하는 분들께 이 책을 추천드리고 싶습니다.

kchabi***l2025-02-26

LLM 서비스 개발할 사람

작년에 OpenAI API를 사용해서 LLM 서비스를 개발해본 경험이 있습니다. 그때 솔직히 GPT가 어떻게 돌아가는지도 모르고 호출만 잘 되면 됐지 하다가 이번에 책 읽으면서 개인적으로 궁금했던 부분들이 많이 풀리게 된 것 같습니다. 특히 오픈 ai의 서비스를 활용할 계획이라면 이 책을 꼭 한 번 읽어보는 걸 추천합니다. 구글링해도 여러 정보들이 나오긴 하지만, 저처럼 귀차니즘이 심해서 좀 한 번에 한 곳에서 알려주길 원하는 사람은 책 읽는 게 편합니다.
그림 설명도 좋아서 저처럼 이해 속도가 느린 사람도 잘 읽었습니다.

jjk8***l2025-02-23

GPT-4를 활용한 APP개발

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”

예전에 고전을 읽을때 생긴 버릇중에 하나가 책의 뒷편에 있는 해제를 가장 먼저 읽는 것이다. 그 책의 이해를 돕는 작가의 연혁과 그 책이 쓰여졌을때의 정치적, 사회적 배경을 먼저 알게되면, 책의 전반적인 내용을 이해하는데 많은 도움이 된다. 이 책 "GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판)" 또한 책 말미에 위치한 Chapter6. 마치며를 먼저 읽어보기를 권한다. 책 주요내용에 대한 정리와 LLM기반의 APP개발 과정을 한 눈에 정리해 볼수 있있어서 이 책을 공부하다 길을 잃게되면 이 부분을 되돌아보면 다시금 나의 위치를 쉽게 찾을 수 있다는게 가장 큰 장점이라 생각된다.

각 챕터별 다수의 [TIP], [NOTE]을 제공하여 부가적인 설명과 필요시 추가적으로 학습할 수 있는 링크를 제공하여 스스로 공부해나가는데 어려움이 없도록 배려한 부분도 장점으로 꼽을수 있겠다. 특히 각 챕터 마지막에 있는 정리부분은 앞서 진행하였던 내용을 간략하게 리뷰할 수있는 계기를 만들어 준다. 결정적으로 여타 IT서적에 비하여 부록을 포함하여도 315페이지의 분량이라 부담없이 접근할 수 있어서 좋았다.

기본개념에 대한 충실한 설명과 깔끔한 예제 소스를 제공하여서 각 단락별 기능설명을 충실하게 따라가기만 하면 LLM기반의 어플리케이션을 뚝딱 만들어볼 수 있어서 '어려운줄 알았는데 뭐 별거없네'라는 자신감과 성취감을 느낄 수 있다.

책을 끝까지 읽고난뒤 느껴지는 느낌은 다음과 같았다.
1. 번역이 깔끔하고 군더더기 없어서 쉽게 읽혀진다.
보통의 번역서는 한글은 한글인데 읽어도 뭔소린지 이해되지 않는 경우가 종종 있다. 하지만 이 책은 전혀 그런 느낌없이 매끄럽게 읽혀진다.
2. 분량이 부담없고 상세한 설명과 명쾌한 예제 소스가 인문,사회과학 책을 읽는것 같은 느낌을 준다. 큰 어려움없이 LLM기반의 어플리케이션을 만들어볼 수 있어 좋았다.
3. 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등 다양한 활용전략과 기법을 제공하여 큰 시행착오 없이 Advanced Level로 자연스럽게 인도해 주어서 좋았다.
이 책은 RAG를 다루고 있으나 RAG서비스 구축을 목적으로 하지 않고 있다. 그러므로 RAG 구축을 목적으로 하는 분들에겐 적합하지 않다. 하지만 LLM의 기초는 알지만 해당 기능을 이용하여 다양한 챗봇을 만든어보고 싶은 엔지니어나 관련 프로젝트 매니저에게 많은 도움이되는 책이라 생각된다. 관련 프로젝트에 관심있는 모든 분들에게 일독을 강력히 추천하는 바이다.

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haram***l2025-02-23

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판

오늘 소개할 책은 GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판 입니다.

결론부터 먼저 말씀드리면 ChatGPT를 만든 OpenAI의 API를 활용해 서비스를 개발하기 위해서 꼭 읽어봐야할 필독서라고 할 수 있습니다.

요즘 인공지능 기술이 워낙 빠르게 발전하고 있고 수시로 업데이트가 이뤄지기 때문에 조금만 지나도 옛 정보가 되어버리는데요. 이 책은 2024년 11월까지의 내용을 기준으로 업데이트가 되어 있기 때문에 오류 없이 실습을 잘 할 수 있었습니다. 이 글을 쓰는 지금은 또 딥시크 사태 이후 OpenAI가 ChatGPT o3 를 발표해서 이 책의 내용의 주가 되는 ChapGPT 4o, 부록으로 추가한 o1 이 이미 이전 버전이 되어 버렸지만 OpenAI API의 인터페이스가 아직 그대로 유지중이기 때문에 여전히 최신 버전의 책으로서 가치가 있다고 할 수 있습니다.

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판의 장점
이 책의 가장 큰 장점은 OpenAI API의 인터페이스를 하나하나 자세히 설명해 주고 있고, 실재 앱이나 웹 서비스를 개발 후 운영하는데 있어서 어떤 모델을 사용하는 것이 비용대비 효용성이 높은지까지 잘 설명해주고 있다는 점입니다. OpenAI API에는 다양한 모델이 있고 4o 같은 모델의 성능이 좋긴하지만 마구 사용하다가 보면 비용이 상당히 많이 발생합니다. 그래서 가격과 성능을 놓고 고민을 해야 하는데 이 책에서 잘 설명하고 있어서 상당히 도움이 많이 되었습니다.

요청 제한에 대한 부분도 잘 설명해주고 있습니다.
OpenAI는 시간당 사용가능한 토큰 수가 정해져 있는데요.
처음 OpenAI의 API를 사용하다가 보면 이 부분을 간과해서 서비스가 실제 운영될 때 제한을 초과해 문제가 되는 경우가 생깁니다. 저도 예전에 겪었던 문제인데 그런 부분도 자세히 설명하고 있어서 좋았습니다.

프롬프트 엔지니어링에 대해서도 아주 자세히 설명합니다. ChatGPT는 프롬프트를 어떻게 주느냐에 따라서 결과가 많이 달라지는데 OpenAI에서 제공하는 가이드에 따라서 어떻게 프롬프트를 주어서 원하는 결과를 얻을 수 있는지 자세하게 설명하고 있습니다.

요즘 가장 주목 받고 있는 RAG(검색 증강 생성) 에 대해서도 자세히 설명합니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI에서 가장 문제가 되는 점은 할루시네이션 즉 거짓말을 하는 것입니다. 그래서 신뢰성 있는 서비스를 위해서는 그 거짓말을 하지 않게 하는 것이 매우 중요하고, 그래서 최근 각광받는 기술이 RAG 입니다. GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판은 RAG도 자세히 다루고 있으며 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG를 비교하면서 어떤 방법이 비용 대비 더 좋은 결과를 가져올 수 있는지에 대한 가이드도 제시하고 있습니다.

보안에 대한 부분도 놓치지 않습니다. 생성형 인공지능의 취약점은 프롬프트 인젝션입니다. LLM 모델이 어떻게 작동할지 예측하기 어렵기 때문에 특정 프롬프트에 의해서 노출되어서는 안되는 내용이 노출되어 버리는 경우가 있는데, 그런 취약점을 어떻게 막을 수 있는지도 여러가지 예시를 들어 설명해줍니다.

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 2판은 2024년 11월까지의 내용을 기반으로 ChatGPT를 만든 OpenAI의 API를 활용해서 어떻게 원하는 서비스를 잘 만들 수 있는지 자세히 설명하는 책입니다.
최신 내용을 반영하고 있어서 바로 사용이 가능하고, 상세한 설명이 돋보이는 책입니다.
그리고 서비스를 만들고 운영하면서 생길 수 있는 여러가지 문제들, 정확한 결과를 원하기 위해서 필요한 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG를 자세히 설명하고 있으며 그에 따른 비용문제와 요청 제한까지 비교해줍니다. 그리고 보안문제도 놓치지 않고 잘 설명하고 있어서 성능좋으면서 비용도 잘 조절하고 안전한 서비스를 개발할 수 있도록 모든 분야를 잘 설명해주고 있습니다.

책의 후반부에는 hugging face, langchain, LLama index까지 설명해주고 있어서 LLM을 이용해서 서비스를 개발할 때 필요한 모든 내용을 다 소개하고 있습니다.

ChatGPT를 만든 OpenAI의 API를 활용해 서비스를 개발하고 싶다면 꼭 읽어봐야 할 필독서라고 할 수 있습니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

#GPTAPI를활용한인공지능앱개발2판, #한빛미디어, #인공지능서비스개발, #OpenAIAPI, #ChatGPT

binsoop***l2025-02-23

Chat GPT를 대화가 아닌 앱에서도 활용하도록 꿈을 현실화 시켜주는 책

** 한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

요즘 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, AI를 활용한 애플리케이션 개발에 대한 관심도 자연스레 증가하게 되는 것 같다. 하지만, 단순히 AI 개념을 배우는 것과 실제로 AI 앱을 개발하는 것은 큰 차이가 있다. 그런 점에서 이번에 읽게 된 "GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발"이라는 책은 제목부터 흥미를 가져왔다. 이것을 응용하고 싶었던 개발자들에게 매우 유용한 실전 가이드가 될 것으로 느껴졌기 때문이다.

책 정보
서양거미 불가사리를 표지로 내세운 책의 모습이 인상적이었다. 오라일리의 책은 멸종위기종을 나타냈다고 하기에 그런 취지가 크게 와 닿았다. 뒤에서 말은 하겠지만, 우선 제목에서 말하는 '앱'이라는 개념이 흔히 쉽게 말하는 모바일 앱을 말하는 것은 아니다.(사실 이 부분은 내가 오해한 부분인듯 하지만) 많은 사람들이 오해할 듯하여 기록해 둔다. 물론 응용하여 앱으로 개발할 수 있겠지만, 이 책에서 말하는 것은 파이썬으로 작성한 응응프로그램의 개념에 가깝다. 이것을 어떻게 사용하냐에 따라 웹이나 모바일 앱 등으로 출판은 가능할 것이다.
- 가격: 27,000원
- 분량: 319쪽
- 저자 및 옮긴이: 올리비에 케일린, 마리-알리스 블레트 / 이일섭, 박태환
인상받은 부분
인스트럭트 모델 과정
AI를 일상생활에서 쉽게 사용하는 현재이지만, 원초적으로 '모델링을 어떻게 해나가는 것일까'에 대한 질문은 계속 남아있었다. 하지만 어느곳에서도 속 시원하게 이야기 하는 곳은 찾기 어려웠으며, 그런 나에게 이 그림은 신선한 충격을 주었다. 어떻게 모델링을 하는지, 그래서 보상을 주어주며, 학습을 시키고, 샘플링을 하는지에 대해서 전체를 나타낸 것은 아니지만, 대략적으로 이해하는 데에는 도움을 준 그림이었다. 이 외에도 많은 부분에서 쉬운 레벨로 독자를 이해시키려 하는 것이 많은 곳에서 보였다.

내가 요즘 즐겨 사용하는 학습 앱인 듀오링고를 예시로 들었기에 반가운 마음에 추출해보았다. 이 앱에서는 어떻게 활용했을지 알게 되었는데, 역할극과 답변 설명에서 활용한다는 것을 알게 되었다. 물론 아쉬움 점은 내가 구독하고 있는 요금제에서는 활용하고 있지 않는 듯 하다.(그래도 부분적으로는 사용하지 않았으려나) 상대적으로 몇 배 비싼 요금제인 맥스 요금제를 사용하면 영상통화 옵션이 있는데, 그것에서 적용된 것 같다. 이 책을 통해 실습을 진행하다보니 알게된 사실인데, 가격 정책이 그렇게 만만해 보이지는 않았다. 그래서 아무래도 비싼 요금제에만 쓰게된 것이 아닐까 생각하였다.

그리고, AI 할루시네이션에 대한 부분을 언급한다. 이것이 왜 발생하는지, 그리고 어떻게 주의해서 활용해야 하는지도 이야기 한 부분이다. 대화의 예시를 보면 황당하기는 하지만, 이 부분을 잘 극복해야만 내 앱이 신뢰성 있는 앱으로 출시될 수 있기 때문에 충분히 납득되었다.

앱을 좀 더 신뢰성 있는 앱으로 만들며, 비용절감에도 도움이 되도록 앱을 만들때 각 요소에 대한 해결책을 제시하고 있다. API는 무상태성을 갖기 때문에, 우리가 일반적으로 ChatGPT를 활용할 때와는 다르게 좀 더 치밀해야 한다. 그래서 이곳에서 제시한 요소들에 매우 공감하였다.

그리고, 주요 용어도 별도의 부록을 할애한 부분이 있었는데, 이런 배려도 마음에 들었다. 사실 AI에 대한 이야기를 많이 하다보면, 다양한 용어를 이야기 하는데, 관심도에 따라서는 어디선가 들어보기는 하였으나, 의미를 정확하게 모르는 사람도 많을 것이라고 생각한다. 그런 빈 곳을 잘 채워주는 역할을 한 부분이라고 생각이 든다.

이 책을 추천하고 싶은 독자
책의 난이도가 낮은 편이다. 그래서 AI에 대한 사전 지식이 많지 않은 독자라 하더라도, 어떤 형태의 서비스라도 상관없이 GPT API를 활용한 앱을 개발하고 싶다면 이 책이 적합하다고 생각한다.
단, 구체적인 앱을 개발하는 것은 아니기 때문에 그런 기대라면 살짝 아쉬울 수 있다.

이 책의 총평
이 책은 OpenAI의 GPT API를 활용하면서 실제로 동작하는 AI 애플리케이션을 만드는 과정을 기본적인 AI에 대한 용어 설명, Chat GPT에 대한 설명과 각 알고리즘에 대한 설명을 토대로 하여 안내하고 있다. 그래서 단순한 이론서가 아니라, 직접 따라할 수 있는 코드와 프로젝트 예제가 포함되어 있어 쉽게 따라할 수 있다는 측면에서 개발 경험이 부족한 독자라 하더라도 충분히 실습해 볼 수 있는 구조로 되어있다는 점이 가장 큰 강점으로 보였다.
이것을 접하기 전에 Open API에 익숙했던 나였지만, 막상 ChatGPT를 접하면서는 Open AI라는 회사의 특성을 살리지 못하고 Chat GPT만 활용했었는데, 이제야 GPT 자체도 AI를 제공하고 있었다는 사실을 깨닫게 되었다.(무려 ChatGPT Plus를 반년 이상 결제하고 사용하고 있었는데도 생각조차 하지 못했다는 사실에 먼저 놀랐다.) 그래서 Developer API를 제공하는 사이트가 있다는 것을 확인하였으며(https://platform.openai.com/), 이것을 이용해 LLM 기반의 Python 애플리케이션을 만들 수 있음을 확인하였다. 그리고 그것을 하는 것만 안내한 것이 아닌, 어떻게 하면 더 고급스럽게 잘 만들 수 있는지 여러 사례를 들어가며 전개하고 있기에 확실히 도움이 된다고 느꼈다. 또한 이 밖에도 각 엔진별 특성도 이야기 하고 있어서, AI를 단순히 말로 사용하는 건 쉽지만, 개념 이해가 너무 어렵다고 생각한 나에게 거리를 좁혀주는 기회를 제공하였다.

Chat GPT를 대화가 아닌 앱에서도 활용하도록 꿈을 현실화 시켜주는 책

qlg***l2025-02-23

누구나 시작할 수 있는 LLM 활용과 개발!!

[책 리뷰] GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 (o'reilly) - 올리비에 케일린 , 마리 알리스 블레트

책 이름이 "앱 개발" 보다는 "다양한 응용프로그램(application) 개발" 이 한국어 번역에 더 익숙하지 않을까? 라는 생각이 든다. "앱" 이라는 의미가 유독 국내에서는 "모바일앱" 으로 인식되는 것 같아서 오해가 될 가능성도 있을 것 같다.

난이도는 python 기본 문법과 관심만 있으면 바로 시도할 수 있을 정도로 평이하다. 만약 모델 내부의 로직의 상세한 step 이나, 대중적으로 알려진 LLM 활용 그 이상을 바란다면 이 책이 너무 얕게 느껴질 수 있을 것 같다.

거시적인 관점에서 LLM 을 살펴볼 수 있고, 특히 GPT 기반으로 다양한 application 의 정말 다양한 활용과 예제를 볼 수 있다. 실습 기반이다 보니, 책엔 코드가 절반 정도 차지한다. 그 깊이는 당연하게 얕지만 진짜 제너럴하게 대부분의 기능을 맛볼 수 있다. (심지어 OpenAI 의 웹 인터페이스(playground)에서 설명도 말이다 ㅎㅎ, 거의 OpenAI 홍보 너낌)

오히려 "프롬프트 엔지니어링" 에 많은 인사이트를 얻을 수 있었다. 그리고 function & tools 와 같이 진짜 누가 말 안해줬으면 절대 몰랐을 것 같은 꿀팁도 있었다. ~~(물론 Official Docs 에는 있다.ㅎㅎㅎ)~~

400p 이지만 하루만에 완독 가능한 수준이고, 컴퓨터와 깃허브 예제와 함께 한 호흡으로 쭉 따라기 좋게 구성되어 있다. 만약 현업에서 당장 LLM 을 활용한 프로젝트를 실행하거나 R&D 가 필요한 부분이 있다면, 가장 먼저 읽어보면 그 다음 힌트를 찾을때 많은 도움이 되는 책이라고 생각이 든다.

(PS. 그 외에도 LLM 에 조금이라도 관심을 가지는게 좋다고 생각하며, 적어도 이 정도 책은 읽는게 앞으로 많은 도움이 되지 않을까 생각한다.)

berry***l2025-02-22

GPT를 이용해 빠르게 기능 개발을 하려면 선택해야할 책

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

도서 선택 이유

회사에서 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 밑바닥부터 개발했습니다. 약 3개월 정도의 기간동안 빠르게 기획하고 문서를 구축하고 back에서 구동시킬 RAG 파이프라인을 만들었는데요. 일단 알고 있는 RAG 지식을 총동원하여 만들어 놓긴 했지만, 더 발전시키기 위해서는 LLM을 잘 이해하고 써야겠다는 생각이 들었습니다. 한번 LLM을 활용한 서비스를 만들고 나니, 다른 활용 방안은 또 뭐가 있을지, 실무에서 생성AI가 필요한 구석이 어디가 있을지 고민하기도 했구요. 이 책이 그런 고민에 도움이 될 것으로 생각해서 올해 서평단 첫 도서로 선정했습니다.

목차와 주요 내용

CHAPTER 1. GPT 모델과 챗GPT

LLM이란 무엇인지, GPT 버전별 특징이 무엇이며 무엇을 개선했는지 등을 소개합니다. LLM을 활용한 서비스들도 소개하는데요, 제가 작년 한해동안 하루에 한번씩은 꼭 했던 영어공부 어플인 듀오링고 또한 LLM을 활용했다고 하네요. 롤플레이를 하고 내가 말한 답변을 설명해주기 위해 GPT-4를 사용했다고 합니다. GPT 덕분에 이론적인 지식과 실제 언어 사이의 간극을 메울 수 있게 된 것이죠.

CHAPTER 2. 오픈 AI API

GPT 사용을 위해 API를 발급하고 활용하는 방법들을 소개합니다. 오픈 AI 라이브러리를 사용해 클라이언트를 생성하고, 모델을 호출해 사용하는 과정으로 시작합니다. (다들 잘 알겠지만 API 키는 보안으로 지켜야 하는 값이므로 소스에 노출시키지 말고 dotenv로 관리하기를 바랍니다..) 오픈 AI는 우리가 일반적으로 생각하는 생성 모델뿐만 아니라 텍스트를 벡터로 전환하는 임베딩 모델, 이미지 모델 등 다양한 활용을 제공하고 있습니다.

2.5.5 JSON 출력은 특히 여러 요소들이 연결된 파이프라인에서 중간에 LLM을 사용하면서 구조화된 출력이 필요할 때 유용하게 사용될 것 같습니다. RAG 과정 중에는 질문을 확장하여 재작성하는 Multi-query 단계가 있는데, 이 단계에서 사용자가 일상적인 용어로 작성한 질문을 비즈니스 용어가 적용된 3개의 질문으로 확장해야 했습니다. 질문을 재작성하는 건 룰 몇 개로 해결할 수 없는 복잡한 과정이기 때문에 GPT를 활용했는데요. GPT가 다시 써준 질문들은 텍스트 전처리 함수로 분리할 수도 있지만, 이 JSON 출력 방식을 활용하면 보다 정리된 형태로 값을 얻으면서 자동화된 구조에 활용할 수 있을 것 같습니다.

CHAPTER 3. LLM 기반 애플리케이션 개발

LLM으로 애플리케이션을 개발하는 과정을 소개합니다.보안과 개인정보 보호를 위해 API를 관리하는 방안, LLM을 활용해 만들 수 있는 프로젝트들(기사 작성, 영상 요약, 문서 정리 등)을 설명합니다. (여담이지만 이 포스트는 LLM으로 작성된 것이 아닙니다,,) 특히 3.5 비용관리는 유익했습니다. RAG를 개발하며 다양한 작업을 수행하는 각각의 프롬프트가 필요했는데, 일부는 매우 길기도 했거든요. 원하는 답변 형식을 만들어내기 위해 여러 조건들을 넣었는데, 이 프롬프트를 좀 개선할 필요가 있겠다는 확신이 들었습니다. 서비스의 발전을 위해 프롬프트를 더 고민해보는 시간을 가져야겠습니다.(시간이 허락해준다면..)

CHAPTER 4. GPT-4o 및 챗GPT 활용 고급 기법

프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG와 같이 GPT를 활용한 고급 기법들을 소개합니다. 프롬프트는 생성 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 실제로 개발할 때에도 프롬프트를 변경하면 그때마다 매번 테스트 하는 과정이 필요했습니다. 어느 정도 정성/정량적인 평가 작업이기에 매우 고단한데요.. 그럼에도 생성AI를 사용한 서비스를 구축한다면 빠질 수 없는 과정이라고 생각합니다. 프롬프트 엔지니어링 시 필요한 요소, 팁들에 대해서도 공유하고 있으니 도서에서 직접 확인하면 좋을 것 같네요. RAG에 대한 소개도 유익한데요, 마지막에 저자의 말에 아주 공감하였답니다. RAG를 바닥부터 만들어보니 지식 베이스가 잘 갖춰져야 이를 자유자재로 응용한 서비스를 만들 수 있고, 그 서비스의 정확도도 보장될 수 있다는 것을 배웠습니다.

에이전트 행동과 채팅 기능을 도입해 시스템을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다. 하지만 복잡해질 위험이 있고, 유지하기 어려우며, 비용이 많이 드는 솔루션을 더하기보다 높은 품질의 지식 베이스를 만드는 데 집중하는 것이 좋습니다.
/ GPT API를 이용한 인공지능 앱 개발 227p

CHAPTER 5. 프레임워크로 LLM 기능 높이기

랭체인, 라마인덱스와 같은 프레임워크로 보다 쉽게 LLM을 활용할 수 있는 방안을 소개합니다. 저는 라마인덱스는 자세히 알아본 적이 없어서, RAG 기반 솔루션을 만들기 좋은 프레임워크라는 것을 처음 알았는데요. 미리 알았다면 랭체인 대신 라마인덱스를 활용해봤을 것 같네요..

챕터5에서는 또한 오픈AI 웹사이트 플레이그라운드에서 어시스턴트를 생성하고 사용하는 방법도 소개하고 있습니다. 저도 이전에 간단하게 사용해본 경험이 있는데요, 문서 데이터를 순식간에 처리하고 그 데이터 안에서 질문에 대응하는 답변을 찾아 제공하는 것을 확인할 수 있었습니다. 어렵게 청킹 방법을 고민하고 어쩌고 하는 과정 없이 문서만 올리면 되어서 편하더라구요.(벡터 스토어 비용은 들겠지만요)

메인 챕터 외에 비교적 최근 모델인 o1에 대한 설명도 appendix로 제공하고 있어 흥미롭게 읽었습니다. 내부적으로 추론을 수행하기 때문에 CoT 프롬프트를 사용할 필요도 없고, 전보다 복잡한 일을 잘하게 된 것은 분명해 보입니다. 인내심을 갖고 답변을 기다려야 하긴 하지만요. 회사에서 숫자를 이용해야하는 복잡한 서비스에 대한 요구사항이 있었는데요. 이 모델을 이용해서 테스트 해보아도 재밌을 것 같습니다.

도서 후기 요약

정리하자면 이 책은 GPT와 LLM의 기본 개념과 특징, 사용 방식과 LLM 관련 고급 기법에 대해 전반적으로 소개하고 있습니다. (책 소개에도 있긴하지만) GPT 관련 개념을 정리, 이해하고 실습을 진행해서 기본기를 쌓고 싶은 사람들, 파이썬 기반 앱에 AI를 넣어보고 싶은 사람들에게 도움될 것 같습니다. 다만 LLM의 원리에 대해서 파헤치는 내용은 아니기 때문에, 이미 LLM이나 관련 서비스에 대한 개념을 익힌 사람에게는 특별하게 새로운 것이 없을 수도 있을 것 같습니다. 그래도 실용적인 서비스 개발을 위해 코드를 오픈하여 제공하고 있으니 빠른 테스트를 해보고 싶은 사람들이라면 아주 유용할 것 같습니다.

el***l2025-02-16

LLM으로 무엇을 할 수 있는지 궁금하시면 꼭 보세요

1장은 일반인도 알아야 할 기본 개념을 설명하고 있다. 만일 GPT가 처음이라면 1장은 꼭 읽고 넘어가면 좋겠다. LLM은 계속 발전하고 있기 때문에 지금 리뷰를 쓰고 있는 이 순간에도 새로운 모델, 새로운 기능이 나오고 있다고 해도 과언이 아니다. 강의날 새벽까지 작성한 강의자료를 강의시간 직전까지도 수정해야 한다는 것이 이 분야 강사들의 고충이니까. 항상 최신 정보, 최신 모델에 대한 소식을 접할 수 있는 커뮤니티 하나 정도 가입해 두는 것도 좋다.

2장은 오픈AI의 API 활용법을 설명하기 전에 playground에서 코딩 없이 오픈AI의 언어모델을 사용하는 법을 알아 본다. (https://platform.openai.com/playground - 나의 경우에는 현재 gpt-4o 모델을 기본으로 사용하도록 뜬다)
그리고 API키 발급법, 키를 환경변수로 설정하고 관리하는 법, 호출하는 법을 찬찬히 설명하고 있다.
첫 코드를 실행해 봤다. 한국어로 '안녕!'하고 인사하면 한국어로 대답하고, 영어로 'Hello World!'라고 인사했더니 영어로 대답한다. (똘똘하다) 이제 본격적으로 개념 설명, 함수 호출에 필요한 매개변수 설명, 출력의 각 필드가 의미하는 것이 무엇인지, 멀티모달 LLM 예시, 토큰, 임베딩에 관한 설명이 이어진다. 토큰은 비용과 관계 있기 때문에라도 중요하다. 그리고 텍스트를 음성으로 변환하기(TTS, Text-to-Speech), 음성 인식, 이미지 생성, 이미지 편집, 이미지 변형의 예시를 보여준다. 놀라운 것은 소스코드가 굉장히 짧다는 것. 이쯤 오면 초보자도 자신감을 얻지 않을까.

3장에서 본격적인 프로젝트
뉴스 생성 솔루션 구축
유튜브 동영상 요약
<젤다의 전설> 챗봇
개인 어이스턴트
문서 정리
감성 분석 (감정 분석)
이 중에 유튜브 동영상 요약하는 코드를 이용해서 <GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발> 책에 대한 출판사 리뷰 내용을 요약해 보았다.

새롭게 출간된 이 책은 AI 전문 지식이 없는 사람도 쉽게 LLM(대형 언어 모델) 앱을 개발할 수 있도록 돕는 핵심 가이드입니다. 책은 LLM과 GPT에 대한 기본 개념을 설명하며, GPT API를 활용해 인공지능 앱을 만드는 실습과 5개의 실전 프로젝트를 제공하고 있습니다. 독자는 GPT에 의한 답변 생성, DALL·E를 통한 이미지 생성, 위스퍼를 통한 음성 인식 등 다양한 오픈AI 서비스를 통해 필요로 하는 AI 앱을 직접 만들어볼 수 있습니다.

2판에서는 지난 1년간의 업데이트와 새로운 프레임워크, 서비스 내용이 추가되었으며, 분량이 1판에 비해 거의 2배 늘어났습니다. 번역서는 오픈AI의 최신 모델 o1에 대한 정보와 API 사용법도 포함되어 있습니다. 주요 변경 사항으로는 한국어화된 실습 프롬프트와 DALL·E, 위스퍼 등 생성 AI API의 사용법이 추가되었고, 랭체인과 라마인덱스 같은 RAG 지원 LLM 프레임워크에 관한 내용도 다루어집니다.

대상 독자는 LLM의 잠재성을 탐구하고 싶은 일반인, GPT 개념을 배우고 실습을 통하여 실력을 쌓고 싶은 학생, AI를 활용한 파이썬 애플리케이션 개발에 관심이 있는 프로그래머입니다.

주요 내용에는 GPT와 LLM의 응용, 오픈AI의 다양한 AI 서비스 사용법, RAG 및 파인 튜닝과 같은 고급 주제가 포함되어 있으며, 오픈AI o1의 성능과 특징도 상세히 설명됩니다.
API를 사용한다는 것은 결국 비용을 지불할 수 밖에 없다는 뜻이기 때문에 비용을 관리하는 방법에 대해서도 설명하고 있다.

4장에서는 GPT-4o 및 챗GPT 활용 고급 기법을 다루고 있다. 모델을 개선하는 것이다.
프롬프트를 효과적으로 설계하는 방법. 단계별 사고, 퓨삿 러닝, 사용자 피드백을 통한 반복적인 개선 등에 관한 내용이다. 간단하게 나와있기는 하지만 도움이 된다. 파인 튜닝에 대해서도 설명하고 있는데, 지금까지 오픈소스 모델을 다운로드 해서 나의 데이터를 넣고 파인튜닝 하는 방법에 대해서만 고민했지, 코드나 오픈AI 웹페이지(https://platform.openai.com/finetune)를 통해서 오픈AI 모델을 파인튜닝 하는 방법은 생각해 본 적이 없었기에 신기했다.
GPTs와는 어떻게 다른지 챗GPT에게 물어보니 다음과 같은 답을 줬다. 코드로 호출해서 사용할 수 있는지 없는지가 나에겐 가장 큰 차이점이다. 필요한 기능을 GPTs로 만들었지만 파이썬 코드로 자동화 할 수가 없어서 불편했기 때문이다.
Fine-tuning이 적합한 경우
✅ 대규모 데이터셋을 기반으로 특정 도메인 AI를 개발할 때
✅ 기업용 고객 서비스 챗봇, 법률/의료 문서 분석 AI 등 전문성을 강화할 때
✅ 기본 GPT 모델보다 특정 스타일이나 브랜드에 최적화된 응답이 필요할 때
GPTs가 적합한 경우
✅ 비개발자도 쉽게 맞춤형 AI를 만들고 싶을 때
✅ 프롬프트 엔지니어링과 지침 설정만으로 간단한 AI 커스터마이징을 원할 때
✅ ChatGPT 인터페이스에서 특정 역할(예: AI 멘토, 여행 가이드)을 수행하는 AI를 원할 때

요즘 Langchain과 RAG를 열공 중이다. 4.3 RAG파트도 개괄적인 내용이긴 하지만 흐름을 이해하는 데는 도움이 된다.

5장은 프레임워크로 LLM 기능 높이기이다.
랭체인 개념, 라이브러리, 프롬프트, 에이전트, 도구, 메모리, 임베딩, 그리고 라마인덱스, GPTs, 어시스턴트 API 등에 대해 설명한다. 사실 나는 <GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발>이라는 제목에서 '앱 개발'에 방점을 찍고 이 책을 골랐는데, 이 '앱'이 내가 생각했던 앱과는 차이가 있었다. 이 아쉬움을 달래기 위해서인가 Appendix A에서는 GPT의 활용도를 높이는 도구로 streamlit을 소개한다. 사실 요즘 gradio를 더 많이 쓰고 있긴 한데....

전체적으로 기본 개념과 흐름을 이해하고, LLM으로 무엇을 할 수 있는지 생각해보고, 내가 필요한 것을 어떻게 구현할 수 있을지 설계하는데 도움이 되는 책이다.
대상 독자는 LLM의 잠재성을 탐구하고 싶은 일반인, GPT 개념을 배우고 실습을 통하여 실력을 쌓고 싶은 학생, AI를 활용한 파이썬 애플리케이션 개발에 관심이 있는 프로그래머입니다.
이 출판사 리뷰에서처럼 대상도 명확한 책이다. 나는 또 심화학습을 위해 이 책에서 소개해 준 링크들을 집중탐구하러 가야지.

areyou***l2025-02-12

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발 너무 유용한데?

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발
한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.
인공지능 활용 가능성이 중요해진 시대에서, 작년에 api를 활용한 연수를 많이 듣고, 학생들이 api를 활용한 인공지능 앱 개발한 결과물도 많이 봤다. 학생들이 한빛미디어 책을 보면서 꽤 좋은 결과물을 만들어내는 것을 보고, 학교에 많은 책을 주문하기도 하고 개인적으로도 많이 구매해서 실습해보고 있다.

방학때 인공지능 책들을 많이 읽어보고 있다 :)
그중에서도 랭체인에 대해 제대로 알고 활용 사례 위주로 학습가능한 앱 개발책을 소개하고자 한다.
1. 책 소개 및 개요
AI 기술이 빠르게 발전하면서 GPT 모델을 활용한 애플리케이션 개발이 점점 더 쉬워지고 있다. 『GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발』은 이러한 흐름 속에서 OpenAI API를 활용한 LLM 기반 애플리케이션 제작을 쉽게 배울 수 있도록 구성된 실용적인 책이다.
인상깊었던 챕터는 1 챕터의 서두와 듀오링고 등의 사례가 관심이갔다.

책은 GPT 모델의 역사와 핵심 개념을 설명하는 것에서 시작해, OpenAI API를 활용한 실전 프로젝트, 고급 기법(프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, RAG), 그리고 LangChain과 같은 프레임워크 활용법까지 폭넓게 다룬다. 인공지능을 접해본 적 없는 초보자도 따라 할 수 있도록 단계별 실습이 제공되며, 기본적인 파이썬 지식만 있으면 쉽게 AI 기반 앱을 만들어볼 수 있다.
특히, 이 책은 API 사용법을 넘어 최신 AI 기술을 어떻게 응용하고, 실무에 적용할 수 있는지를 구체적으로 설명한다. 따라서 학생이나 개발자가 실제로 활용할 수 있는 유용한 프로젝트를 직접 경험해볼 수 있다는 점이 특징이다.

2. 장점
① 체계적인 AI 개념 정리
GPT 모델의 기본 원리부터 최신 모델(GPT-4o)까지의 발전 과정을 자세히 설명하고 있어, LLM을 처음 접하는 사람도 개념을 쉽게 이해할 수 있다. 트랜스포머 구조, 토큰화 방식, AI의 한계(할루시네이션) 등 핵심 요소를 논리적으로 다루고 있어, AI 학습의 기초를 닦는 데 도움이 된다.

셀프어텐션, 그림이 잘 나와있어서 학습자료로 쓰기 좋을 것 같다
② 실전 프로젝트 중심의 구성
책에는 실제로 구현해볼 수 있는 프로젝트들이 포함되어 있어, 단순히 개념을 익히는 데서 끝나는 것이 아니라 직접 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는다. 예를 들면,
    •    뉴스 생성 솔루션
    •    유튜브 동영상 요약
    •    감정 분석
    •    AI 챗봇 개발
등과 같은 다양한 실전 프로젝트를 통해 LLM 기술이 실생활에서 어떻게 활용될 수 있는지를 경험할 수 있다.

③ 최신 기술 반영 (RAG, LangChain, 파인 튜닝 등)
책에서는 최근 각광받고 있는 Retrieval-Augmented Generation(RAG), LangChain, 파인 튜닝, 프롬프트 엔지니어링 등의 고급 기술도 다루고 있다. 특히 LangChain을 활용한 동적 프롬프트 생성, 외부 데이터 연동 등은 AI 기반 서비스를 개발할 때 필수적인 요소가 될 수 있다.
정보 교사로서 학생들에게 LLM 응용 기술을 소개할 때, 단순한 챗봇 구현이 아니라, 보다 실용적이고 확장성 있는 프로젝트를 제시할 수 있다는 점이 매력적이다.
3. 실용성 및 교육 현장에서의 활용
① AI에 관심 있는 학생들을 위한 입문서로 적합
최근 고등학생들 중 AI와 LLM에 대한 관심이 높아지고 있으며, 일부 학생들은 GPT API를 활용한 개인 프로젝트를 시도하기도 한다. 이 책은 그러한 학생들에게 체계적인 학습 자료로 활용될 수 있다.
    •    AI 기술의 개념과 원리를 쉽게 설명하고 있어 기초 개념 정리에 도움이 된다.
    •    다양한 프로젝트를 통해 코드 기반 실습이 가능하므로, Python을 배운 학생들이 실제 AI 응용 프로그램을 만들어볼 수 있다.
특히, 챗봇 개발, 요약 AI, 감정 분석 등의 프로젝트는 학교 과제나 공모전에서도 활용할 수 있어, 학생들의 창의적인 도전을 돕는 데 적합하다.
② 프로젝트 기반 학습(PBL) 및 동아리 활동에 활용 가능
이 책의 실습 프로젝트들은 PBL(Project-Based Learning) 수업이나 코딩 동아리 활동에서 직접 활용할 수 있다. 예를 들어,
    •    GPT를 활용한 환경 챗봇 개발
    •    RAG 기반 검색 시스템 구축
    •    AI를 활용한 데이터 분석 프로젝트
등과 같은 활동을 진행할 때, 책에서 제공하는 예제 코드를 참고하여 프로젝트를 확장할 수 있다.
특히, OpenAI API와 LangChain 같은 프레임워크를 활용하면, 학생들이 직접 AI 기반 애플리케이션을 기획하고 구현해보는 경험을 할 수 있다는 점에서 교육적으로도 매우 유용하다.
③ 교사를 위한 AI 교육 자료로 활용 가능
이 책은 단순한 개발 가이드를 넘어, LLM 기술의 이론적 개념과 한계점까지 다루고 있다. 따라서 정보 교사가 AI 교육을 진행할 때 참고할 수 있는 좋은 자료가 될 수 있다.
특히, AI의 윤리적 문제(할루시네이션, 프롬프트 인젝션, 개인정보 보호 등)도 다루고 있어, 학생들에게 AI의 한계를 인식시키고 책임감 있는 AI 활용 방법을 교육하는 데에도 도움이 된다.
GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발』은 GPT 및 LLM 기술을 실용적으로 활용할 수 있도록 돕는 훌륭한 입문서이자 가이드다. 특히,
    •    체계적인 개념 정리
    •    다양한 실전 프로젝트 제공
    •    최신 AI 기술(RAG, LangChain, 파인 튜닝) 반영
등의 점에서 높은 평가를 받을 만하다.
정보 교사로서 이 책을 본다면, AI에 관심 있는 학생들에게 추천할 만한 입문서로 손색이 없으며, 프로젝트 기반 학습이나 동아리 활동에서도 유용하게 활용될 수 있다. 다만, 초심자보다는 기본적인 파이썬 지식이 있는 학생들에게 더욱 적합하며, 국내 사례가 보강된다면 더욱 활용도가 높아질 것 같다.
AI 개발과 교육을 접목하려는 교사, 그리고 LLM 기술을 활용한 앱 개발에 관심 있는 학생들에게 강력히 추천하는 책이다.