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랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기

현직 AI Specialist에게 배우는 RAG! 랭체인, 오픈AI API, 스트림릿으로 8가지 서비스 구현까지

서지영 저 | 길벗 | 2024년 02월 27일

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품목정보

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

중고도서 소개

상 사용 흔적 약간 있으나, 대체적으로 손상 없는 상품 중고상품 상태안내

중고상품 상태
상태정도(외관)	사용흔적
전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : sebah 5점 (4명 평가)
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책소개

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

작가 파일

마이크로소프트 Data&AI 부문 스페셜리스트. 20년이 넘는 시간 동안 데이터베이스, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 IT 산업을 이끌어온 핵심 기술들을 현업에서 직접 경험했다. 새로운 기술이 등장할 때마다 단순히 공부하는 데 그치지 않고, 실제 업무에 적용하고 검증하며 변화의 흐름을 기록해왔다. 연구실이 아닌 현장의 눈으로 기술의 흥망성쇠를 지켜본 그는, AI야말로 이전의 어떤 기술보다 우리의 일하는 방식과... 마이크로소프트 Data&AI 부문 스페셜리스트. 20년이 넘는 시간 동안 데이터베이스, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 IT 산업을 이끌어온 핵심 기술들을 현업에서 직접 경험했다. 새로운 기술이 등장할 때마다 단순히 공부하는 데 그치지 않고, 실제 업무에 적용하고 검증하며 변화의 흐름을 기록해왔다. 연구실이 아닌 현장의 눈으로 기술의 흥망성쇠를 지켜본 그는, AI야말로 이전의 어떤 기술보다 우리의 일하는 방식과 사고방식, 나아가 삶 자체를 가장 빠르고 깊게 바꾸고 있다고 확신하게 되었다. 이 책은 그 변화가 무엇인지, 그리고 우리는 그 변화 속에서 어떻게 일하고 살아가야 하는지를 현장의 시선으로 함께 고민하기 위해 집필했다. 지은 책으로는 《모두의 인공지능 기초수학》, 《딥러닝 텐서플로 교과서》, 《딥러닝 파이토치 교과서》, 《챗GPT, 거부할 수 없는 미래》, 《랭체인으로 LLM기반의 AI 서비스 개발하기》 등이 있다.

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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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