GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발 도서 리뷰

GPT를 활용한 개발은 이제 더 이상 소수의 개발자만이 사용하는 기술, 방법이 아닌 일반적인 모습이 되었습니다.
저 역시 이에 더해 1인 개발을 진행하면서 GPT를 활용한 서비스를 만들어보면 재밌겠다 생각을 했었고, OpenAI의 GPT-4를 사용하여 인공지능 서비스를 만들어보는 GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발을 읽은 리뷰를 짧게 남겨보도록 하겠습니다.

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한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

챕터1: GPT 모델과 챗GPT

첫 챕터에서는 LLM과 GPT에대해 특징과 소개 그리고 역사를 설명하고 있습니다.
LLM의 역사가 무엇인지, 그리고 GPT-1부터의 지금까지의 역사와 각 버전의 특징을 이야기 합니다.

LLM의 비즈니스 사례와 함께 GPT 이용 시 가장 말이 많은 A.I 할루시네이션에 대해 안내합니다.

챕터2: 오픈AI API

다음 챕터부터는 본격적으로 OepnAPI의 API를 활용하여 서비스를 만드는 내용으로 진행되며, API 발급방법부터 환경변수로 키를 감춰 깃에 업로드하지 않도록 하는 기본적인 방법을 안내합니다.

 

필요한 파라미터들에 대한 설명과 함께 예시도 제공하고 있는데, 예를 들어 그동안 temperature 에 대해 단순히 0이면 딱딱하고 1이면 친근하게 나온다 생각하였으나, 해당 값에 따라 토큰의 확률 분포가 어떻게 변화하는지 그래프와 함께 설명하고 있습니다.

간단한 API를 만들어보고 이를 JSON으로 출력하는 과정이 소개되며, DALL-E를 사용하여 이미지를 만드는 방법도 소개하면서 이미지 편집, 할루시네이션 대응 등도 함께 소개합니다.

챕터3: LLM 기반 애플리케이션 개발

본 챕터부터 본격적으로 애플리케이션을 만드는 과정을 소개합니다.

 

간단한 소프트웨어 아키텍처 디자인부터 사용자로부터 데이터의 입출력에 대한 처리를 간단하게 설명 후 여러 프로젝트를 기반으로 필요한 다양한 기술과 기법등을 안내하고 있습니다.

 

PDF의 데이터로 부터 답변을 제공하는 서비스, 보이스 처리, 유튜브 요약 등 여러 사례들이 있으니 필요한 부분이 있다면 그대로 따라 적용해볼 수 있을 것 같습니다.

아후 비용 관리, 취약점 대응 등을 설명하는데, 아무리 제한을 건다 할지라도 프롬프트 인젝션을 완벽하게 막을 수 있는 방법이 없다는 것이 신기했습니다.

챕터4: GPT-4o 및 챗GPT 활용 고급 기법

이전 챕터에서는 OpenAPI로 LLM 애플리케이션을 만들었다면, 해당 챕터에서는 더 효과적이고 효율적으로 개선하는 방법을 소개합니다.

기존 프롬프트가 본인이 희망하는 스타일이 아니거나 정보가 부족하는 등 이러한 경우에 있어 다양한 방법으로 프롬프트를 개선하는 방법을 안내합니다.

step-by-step으로 프롬프트를 검토하여 개선하거나, 네거티브 프롬프팅, 프롬프트 체이닝, 섀도 프롬프팅 등 간단한 방법들로 사용하는 방법 등 안내하여 쉽게 따라할 수 있습니다.

 

또한 파인튜닝과 RAG에 대한 개념과 방식을 소개하며, 본인이 어떤 상황에서 무엇을 선택할지에 대한 가이드도 제공합니다.

챕터5: 프레임워크로 LLM 기능 높이기

챕터6은 그동안의 내용을 몇 장으로 정리하면서 마무리하는 내용이기에, 내용적으로는 사실상 마지막 챕터입니다.

랭체인 프레임워크와 라마인덱스 프레임워크에 대한 소개와 함께 라이브러리를 함께 사용해보는 과정을 담고 있습니다.

총총

GPT는 정말 다양한 방식으로 사용이 가능한 것 같습니다.

 

이전 리뷰였던 월 20달러로 고용하는 데이터 분석가 with 챗GPT 도서를 읽었고 나름 지식이 늘었다고 생각하였는데, 이 책을 읽으면서 다시 초보자로 돌아온 것 같았습니다.

 

이전 도서와 마찬가지로 마음에 드는 프롬프트들이 있다면 저장해두었다 필요할 때 써보면 좋을 것 같습니다.

 

본 도서와 함께라면 혼자서도 간단한 GPT기반 인공지능 앱 정도는 뚝딱 만들어볼 수 있지 않을까 싶습니다.