랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기

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


[추천사]
ChatGPT의 등장과 함께 LLM을 기반으로 하는 다양한 서비스들이 봇물 터지듯 출시되고 있습니다.
이 책은 저자의 전문적인 지식과 오랜 실무 경험을 바탕으로 하고 있습니다. LLM을 활용해 AI 서비스를 개발하고자 하는 사람들이 쉽고 빠르게 실무에 접근할 수 있도록 상세하게 설명하고 다양한 사례의 풍부한 예제 코드를 제공하고 있습니다.
또한 오랫동안 관련 업무에 종사해 온 전문가는 물론 초보자 분들도 서비스 개발에 필요한 기술을 단계적으로 습득할 수 있도록 체계적으로 구성되어 있습니다.
LLM 도입을 준비 중인 실무자뿐만 아니라 LLM을 학습해 보고자 하는, 다양한 상황에 놓인 많은 분들에게 가장 빠르고 정확한 이정표가 되어 줄 것이라 확신하며 이 책을 추천합니다.
_현지은 / 대한민국산업현장교수, 정보관리기술사

최근 기업 내부에서 다양한 형태로 LLM을 통해 챗봇 서비스를 구현하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 그 과정에서 랭체인으로 RAG를 구현하고 있고, 좋은 성과를 내고 있습니다. 새롭게 등장한 개발프레임워크를 어렵게 공부하면서 시행착오를 겪었는데, LLM을 구현하려는 학생이나 실무에 적용하려는 개발자에게 『랭체인으로 LLM 기반의 AI서비스 개발하기』 책은 매우 반가운 단비 같은 책인 것 같습니다.
코드 기반의 실습을 따라하면서 개념을 정립할 수 있고, 실제로 활용 가능하므로 LLM을 처음 시작하는 개발자에게는 매우 큰 도움이 될 것입니다!
_주용환 / 신세계아이앤씨 클라우드개발팀

저자의 수많은 실무 현장 경험이 책에 고스란히 담겨 있습니다. 생성형 AI , 그리고 그 한계를 극복하기 위해 기업에서 많이 활용되는 RAG 개념의 이해와 이를 랭체인을 통해 구현되는 개념까지! 현장에서 바로 적용하기 위한 Best Practice로 적극 추천합니다!
_최야벳 / 마이크로소프트

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

서지영 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) 등을 저술했다.