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서지영 저 | 길벗 | 2024년 02월 27일 리뷰 총점8.2 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2024년 02월 27일
쪽수, 무게, 크기	220쪽 \| 514g \| 18323511mm
ISBN13	9791140708598

책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

1장 LLM 훑어보기 __1.1 LLM 개념 ____1.1.1 언어 모델 ____1.1.2 거대 언어 모델 __1.2 LLM 특징과 종류 ____1.2.1 LLM의 특징 ____1.2.2 LLM의 종류 ____1.2.3 LLM과 GAI, SLM __1.3 LLM 생성 과정 __1.4 LLM 생성 후 추가 고려 사항 2장 LLM 활용하기 __2.1 LLM 활용 방법 ____2.1.1 파인튜닝 ____2.1.2 RAG ____2.1.3 퓨샷 러닝 __2.2 LLM 활용 시 주의 사항 __2.3 LLM의 한계 3장 RAG 훑어보기 __3.1 RAG 개념 __3.2 RAG 구현 과정 ____3.2.1 정보 검색 ____3.2.2 심화 정보 검색 ____3.2.3 텍스트 생성 __3.3 RAG 구현 시 필요한 것 ____3.3.1 데이터 ____3.3.2 벡터 데이터베이스 ____3.3.3 프레임워크(랭체인) 4장 랭체인 익숙해지기 __4.1 랭체인 훑어보기 __4.2 랭체인을 사용하기 위한 환경 구성 ____4.2.1 아나콘다 환경 구성 ____4.2.2 필요한 라이브러리 설치 ____4.2.3 키 발급 __4.3 랭체인 주요 모듈 ____4.3.1 모델 I/O ____4.3.2 데이터 연결 ____4.3.3 체인 ____4.3.4 메모리 ____4.3.5 에이전트/툴 5장 랭체인으로 RAG 구현하기 __5.1 간단한 챗봇 만들기 __5.2 RAG 기반의 챗봇 만들기 __5.3 PDF 요약 웹사이트 만들기 __5.4 독립형 질문 챗봇 만들기 __5.5 대화형 챗봇 만들기 __5.6 번역 서비스 만들기 __5.7 메일 작성기 만들기 __5.8 CSV 파일 분석하기 6장 LLM을 이용한 서비스 알아보기 __6.1 콜센터 __6.2 상품 추천 __6.3 보험 언더라이팅 __6.4 코드 생성 및 리뷰 __6.5 문장 생성, M365 코파일럿 부록 코랩 사용법 __A.1 코랩 사용 방법 __A.2 코랩에 파일 업로드하기 찾아보기

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저자 소개 (1명)

저 : 서지영

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마이크로소프트에서 Data & AI Specialist로 근무 중이며, 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사로 20년 넘게 IT 분야에서 일하고 있다. 고려대학교 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하면서 『모두의 인공지능 기초 수학』(길벗, 2020), 『딥러닝 텐서플로 교과서』(길벗, 2021), 『딥러닝 파이토치 교과서』(길벗, 2022), 『챗GPT, 거부할 수 없는 미래』(길벗, ... 마이크로소프트에서 Data & AI Specialist로 근무 중이며, 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사로 20년 넘게 IT 분야에서 일하고 있다. 고려대학교 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하면서 『모두의 인공지능 기초 수학』(길벗, 2020), 『딥러닝 텐서플로 교과서』(길벗, 2021), 『딥러닝 파이토치 교과서』(길벗, 2022), 『챗GPT, 거부할 수 없는 미래』(길벗, 2023), 『랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기』(길벗, 2024) 등을 저술했다.

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출판사 리뷰

누구나 쉽고 빠르게 LLM을 배우고, 만들 수 있다! 사용 가능한 8가지 LLM 서비스를 만들면서 다양한 시나리오를 실습하면서, 내 데이터를 활용해 내 손으로 직접 만들어 보자! 이 책에서 다루는 내용: LLM의 개념, 원리, 사례 & 랭체인 사용법 누구나 LLM을 배우고 LLM 서비스를 만들 수 있습니다. 이때 그냥 따라하기보다 개념과 원리를 알고, 랭체인을 익혀 다양하게 적용해 본다면 훨씬 효율적으로 LLM을 경험해볼 수 있을 것입니다. - [개념] LLM, 파인튜닝, RAG가 무엇이고, 무엇을 할 수 있는지 개념 이해 - [동작 원리] LLM 생성 과정과 RAG 구현 과정을 통한 동작 원리 이해 - [랭체인 사용법] 랭체인을 사용하기 위한 환경 구성 & 주요 모듈 실습 - [구현 방법, 실습] 실습 실제 사용 가능한 수준의 8가지 LLM 서비스를 랭체인으로 구현 - [사례] 실제로 LLM을 활용하는 서비스의 사례 이 책의 다양한 실습 시나리오: 사용 가능한 8가지 LLM 서비스 만들기 랭체인과 LLM을 이용하여 LLM 서비스를 함께 만들어 봅시다. 실제 사용 가능한 수준의 시나리오를 다음과 같이 다양하게 구성하고, 코드는 짧고 핵심적인 내용 위주로 담았습니다. - LLM을 이용한 간단한 챗봇 - 랭체인과 챗GPT를 이용한 RAG 기반의 챗봇 - PDF를 요약해주는 웹사이트 - PDF 파일에 독립형 질문을 하는 챗봇 - 대화형 챗봇 - 번역 서비스 - 메일 작성기 - LLM을 이용해서 CSV 파일 분석 지은이 서문 직접 LLM을 만드는 것이 아니라, 만들어진 LLM을 이용하기만 하면 되니 누구나 어렵지 않게 LLM 서비스를 빠르게 만들어볼 수 있습니다. 특히 랭체인이라는 LLM 개발 플랫폼이 등장하면서 LLM을 이용한 서비스 개발이 상당히 쉬워졌습니다. 그럼에도 불구하고 인공지능에 대한 지식이 없거나 개발을 모른다면 자신과 상관없는 이야기라고 생각할 수 있는데요. 그래서 이 책은 다음과 같은 분들을 위해서 만들었습니다. - 인공지능에 대한 지식은 별로 없지만 LLM을 이용한 서비스를 만들어보고 싶은 사람 - 개발은 잘 모르지만 역시 LLM을 이용한 서비스를 만들어보고 싶은 사람 초보자를 위해 작성된 책이므로 실습에 사용되는 코드는 짧고 핵심적인 내용 위주로 담았으며, 또한 시나리오를 다양하게 구성했습니다. 물론 처음 접하면 어려울 수 있겠지만 제시된 코드를 그대로 사용해서 서비스를 만들어보고 조금씩 수정해서 자신만의 서비스를 구현해보기를 권장합니다

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