[도서 리뷰] GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발

올리비에 케일린, 마리-알리스 블레트 지음
이일섭, 박태환 옮김

GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판)

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

---

간단 서평

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.

---

목차

CHAPTER 1 GPT 모델과 챗GPT

_1.1 LLM 소개
__1.1.1 언어 모델과 자연어 처리의 기초 탐구
__1.1.2 트랜스포머 아키텍처와 LLM에서의 역할
__1.1.3 GPT 모델의 토큰화 및 예측 단계
__1.1.4 LLM과 비전 인식의 통합
_1.2 GPT-1부터 GPT-4o까지
__1.2.1 GPT-1
__1.2.2 GPT-2
__1.2.3 GPT-3
__1.2.4 GPT-3에서 인스트럭트GPT로
__1.2.5 GPT-3.5, 챗GPT, 코덱스
__1.2.6 GPT-4
__1.2.7 AI의 진화와 멀티모달리티
_1.3 LLM의 비즈니스 활용 사례
__1.3.1 비 마이 아이즈
__1.3.2 모건 스탠리
__1.3.3 칸 아카데미
__1.3.4 듀오링고
__1.3.5 야블
__1.3.6 웨이마크
__1.3.7 인월드 AI
_1.4 AI 할루시네이션
_1.5 GPT 모델 최적화
_1.6 정리

 

CHAPTER 2 오픈AI API

_2.1 필수 개념
_2.2 오픈AI API 가용 모델
__2.2.1 GPT 베이스 모델
__2.2.2 인스트럭트GPT(레거시)
__2.2.3 GPT-3.5
__2.2.4 GPT-4
_2.3 오픈AI 플레이그라운드로 GPT 모델 사용하기
_2.4 오픈AI 파이썬 라이브러리
__2.4.1 API 키 발급
__2.4.2 API 호출
_2.5 채팅 완성 모델
__2.5.1 채팅 완성 엔드포인트의 입력 옵션
__2.5.2 temperature와 top_p
__2.5.3 채팅 완성 엔드포인트의 출력 형식
__2.5.4 비전
__2.5.5 JSON 출력
_2.6 텍스트 완성 모델
__2.6.1 텍스트 완성 엔드포인트를 위한 입력 옵션
__2.6.2 텍스트 완성 엔드포인트의 출력 결과 형식
_2.7 고려 사항
__2.7.1 사용료와 토큰 한도
__2.7.2 정보 보안
_2.8 기타 오픈AI API 및 기능
__2.8.1 임베딩
__2.8.2 모더레이션 모델
__2.8.3 텍스트 음성 변환
__2.8.4 음성인식
__2.8.5 이미지 모델 API
_2.9 정리

 

CHAPTER 3 LLM 기반 애플리케이션 개발

_3.1 주의 사항
__3.1.1 API 키 관리
__3.1.2 보안과 데이터 개인 정보 보호
_3.2 소프트웨어 아키텍처 디자인 패턴
_3.3 LLM 기반 애플리케이션의 능력
__3.3.1 대화 능력
__3.3.2 언어 처리 능력
__3.3.3 인간-컴퓨터 상호작용 능력
__3.3.4 능력 결합
_3.4 프로젝트 예시
__3.4.1 프로젝트 1: 뉴스 생성 솔루션 구축
__3.4.2 프로젝트 2: 유튜브 동영상 요약
__3.4.3 프로젝트 3: 「젤다의 전설」 챗봇
__3.4.4 프로젝트 4: 개인 어시스턴트
__3.4.5 프로젝트 5: 문서 정리
__3.4.6 프로젝트 6: 감정 분석
_3.5 비용 관리
_3.6 LLM 기반 애플리케이션의 취약점
__3.6.1 입출력 분석
__3.6.2 프롬프트 인젝션의 불가피성
_3.7 외부 API와 작업
__3.7.1 오류 및 예기치 않은 지연 문제 처리
__3.7.2 요청 제한
__3.7.3 응답성과 사용자 경험 향상
_3.8 정리

 

CHAPTER 4 GPT-4o 및 챗GPT 활용 고급 기법

_4.1 프롬프트 엔지니어링
__4.1.1 효과적인 프롬프트 설계
__4.1.2 단계별 사고
__4.1.3 퓨샷 러닝 구현
__4.1.4 사용자 피드백을 통한 반복적 개선
__4.1.5 프롬프트 개선
_4.2 파인 튜닝
__4.2.1 시작하기
__4.2.2 오픈AI API를 통한 파인 튜닝
__4.2.3 오픈AI 웹 인터페이스를 통한 파인 튜닝
__4.2.4 파인 튜닝을 활용한 애플리케이션
__4.2.5 파인 튜닝 예시
__4.2.6 파인 튜닝 비용
_4.3 RAG
__4.3.1 기본 RAG
__4.3.2 고급 RAG
__4.3.3 RAG의 한계
_4.4 전략 선택
__4.4.1 전략 비교
__4.4.2 평가
_4.5 LLM 기반 솔루션의 해결 과제
__4.5.1 프롬프트 민감도
__4.5.2 비결정성
__4.5.3 할루시네이션
_4.6 정리

 

CHAPTER 5 프레임워크로 LLM 기능 높이기

_5.1 랭체인
__5.1.1 랭체인 라이브러리
__5.1.2 동적 프롬프트
__5.1.3 에이전트와 도구
__5.1.4 메모리
__5.1.5 임베딩
_5.2 라마인덱스
__5.2.1 10줄 코드로 RAG 구현하기
__5.2.2 라마인덱스 원칙
__5.2.3 맞춤 설정
_5.3 GPTs
_5.4 어시스턴트 API
__5.4.1 어시스턴트 생성
__5.4.2 어시스턴트 API를 통한 대화 관리
__5.4.3 함수 호출
__5.4.4 오픈AI 웹 플랫폼의 어시스턴트
_5.5 정리

 

CHAPTER 6 마치며

_6.1 주요 내용
__6.1.1 GPT 모델
__6.1.2 오픈AI API
__6.1.3 기획과 설계
__6.1.4 LLM 기능 활용
__6.1.5 다양한 프레임워크 활용
_6.2 LLM 기반 애플리케이션 개발 과정
__6.2.1 1단계: 아이디어 구상
__6.2.2 2단계: 요구 사항 정의
__6.2.3 3단계: 프로토타입 제작
__6.2.4 4단계: 개선 및 반복
__6.2.5 5단계: 솔루션 완성도 검토
_6.3 정리

 

APPENDIX A GPT의 활용도를 높이는 도구

A.1 스트림릿
A.2 GPTs 작업 기능

 

APPENDIX B 오픈AI o1

B.1 챗GPT에서 o1 활용하기

 

APPENDIX C 용어 사전

C.1 주요 용어
C.2 도구, 라이브러리, 프레임워크