실전 프로젝트로 OpenAI API와 랭체인 마스터하기, AI 기술의 최전선에서 배우는 실전 프로젝트 12가지!

 

이 책은 초보자부터 전문가까지 AI 애플리케이션을 손쉽게 개발할 수 있도록 돕습니다. OpenAI API와 랭체인을 활용한 프로젝트를 통해 텍스트 생성, 음성 비서, AI 도슨트, 챗봇 제작 등 다양한 분야에서의 응용법을 익힐 수 있습니다.

◎ 텍스트 생성에서 이미지 생성까지: ChatGPT와 DALL·E를 활용한 혁신적인 프로그램을 개발합니다.

◎ 음성 비서, 챗봇, 유튜브 요약 등 다양한 실전 프로젝트: 단계별로 따라 하며 AI 활용 능력을 한층 높일 수 있습니다.

◎ 랭체인과 RAG 기술 심층 학습: 복잡한 문서 처리 및 정보 검색 기반 AI 응용 프로그램을 제작합니다.

◎ ChatGPT 파인 튜닝: 맞춤형 AI 개발로 실전 문제를 해결할 수 있습니다.

[목 차]

▣ 01장: OpenAI란? 

1.1 OpenAI API란? 

__텍스트 생성(GPT 시리즈) 

__이미지 생성(DALL·E 3) 

__비전(GPT-4 V) 

__인간의 음성 언어 인식(Whisper) 

__인간의 음성 언어 생성(TTS) 

__다양한 기능의 챗봇 만들기(Assistant) 

__자연어 임베딩 

__텍스트 생성 언어 모델의 파인 튜닝 

1.2 API 사용 요금 

__텍스트 생성 모델 

__이미지 생성 모델 

__비전 모델 

__인간의 음성 언어 인식 및 생성 

__다양한 기능의 챗봇 만들기(Assistant) 

__자연어 임베딩 

__텍스트 생성 모델의 파인 튜닝 

1.3 OpenAI API 키 발급하기 

1.4 OpenAI API 사용에 관한 Q&A 

 

▣ 02장: 실습 환경 구축하기 

2.1 파이썬 설치하기 

__윈도우에서 파이썬 설치하기 

__macOS에서 파이썬 설치하기 

2.2 파이썬 가상 환경 만들기 

__프로젝트 폴더 만들기 

__가상 환경 생성하기 

__가상 환경 진입하기 

__가상 환경 벗어나기 

2.3 비주얼 스튜디오 코드 설치하기 

2.4 주피터 노트북 사용 방법 익히기 

 

▣ 03장: 텍스트 생성 모델 

3.1 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

3.2 텍스트 생성 모델의 기본 API 사용법 익히기 

__파이썬 스크립트 생성 

__기본 질문하기 

__역할 부여하기 

__이전 대화를 포함하여 답변하기 

__JSON 구조로 답변 받기 

3.3 프로그램 UI를 생성하는 스트림릿 사용법 익히기 

__스트림릿 설치 

__스트림릿 가져오기 

__스트림릿 기본 함수 

__앱 실행하기 

3.4 텍스트 생성 모델을 활용한 글 요약 프로그램 만들기 

__프로그램 구조 

__코드 구조 

__기본 정보 불러오기 

__기능 구현 함수 

__메인 함수 

 

▣ 04장: 음성 비서 만들기(TTS, STT) 

4.1 음성 비서 프로그램 맛보기 

4.2 프로그램 구조 

4.3 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

4.4 TTS 소개 

__TTS 과금 체계 

__TTS 사용해보기 

__앱 실행하기 

4.5 Whisper 소개 

__Whisper 사용해보기 

__앱 실행하기 

4.6 음성 비서 서비스 

__코드 구조 

__기본 정보 불러오기 

__기능 구현 함수 

__메인 함수 

__앱 실행하기 

 

▣ 05장: 이미지 설명을 들려주는 AI 도슨트 

5.1 AI 도슨트 서비스 맛보기 

5.2 프로그램 구조 

5.3 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

5.4 GPT-4V 소개 

__GPT-4V의 과금 체계 

__GPT-4V 사용해보기 

5.5 AI 도슨트 서비스 

__코드 구조 

__기본 정보 불러오기 

__기능 구현 함수 

__메인 함수 

__앱 실행하기 

 

▣ 06장: 랭체인과 RAG 이해하기 

6.1 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

6.2 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 

__텍스트 임베딩 

__코사인 유사도 

__OpenAI의 Embedding API 

__RAG를 이용한 챗봇의 구조 

6.3 ChatOpenAI와 Memory 

6.4 길이로 분할하는 RecursiveCharacterTextSplitter 

6.5 의미로 분할하는 SemanticChunker 

__백분위수 방식 

__표준편차 방식 

__사분위수 방식 

6.6 다양한 PDF Loader 

__PyPDFLoader 

__PyMuPDFLoader 

__PDFPlumberLoader 

6.7 벡터 데이터베이스 

__크로마 

__파이스 

 

▣ 07장: 복잡한 PDF 파일로 만드는 RAG 챗봇 

7.1 복잡한 PDF를 이용한 챗봇 맛보기 

7.2 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

7.3 랭체인을 이용한 RAG 챗봇 

 

▣ 08장: Whisper와 랭체인을 이용해 유튜브 요약하기 

8.1 유튜브 요약/번역 프로그램 맛보기 

8.2 프로그램 구조 

8.3 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

8.4 랭체인의 load_summarize_chain 

__앱 실행하기 

8.5 유튜브 요약/번역 프로그램 

__코드 구조 

__기본 정보 불러오기 

__기능 구현 함수 

__메인함수 

__앱 실행하기 

__에러 발생 시 

 

▣ 09장: GPT-4를 이용한 선택에 따라 스토리가 진행되는 동화책 

9.1 선택에 따라 스토리가 진행되는 동화책 맛보기 

__선택에 따라 스토리가 진행되는 동화책 서비스 

9.2 프로그램 구조 

9.3 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

9.4 이미지 생성 AI DALL·E 소개 

__DALL·E 과금 체계 

__DALL·E 사용해 보기 

9.5 동화책 만들기 

__코드 구조 

__코드 실행 순서도 

__기본 정보 불러오기 

__기능 구현 함수 

__메인 함수 

__GPT-4 선언 함수 

__DALL·E 호출 함수 

__앱 실행하기 

 

▣ 10장: GPTs를 활용한 노코드 챗봇 만들기 

10.1 GPT 스토어 

10.2 GPT 빌더를 활용한 챗봇 제작 기초 

10.3 문서를 참고하여 챗봇 제작하기 

10.4 웹 브라우징 기능을 활용한 챗봇 제작하기 

10.5 이미지 생성 AI인 DALL·E를 활용한 챗봇 제작하기 

10.6 Actions를 활용하여 외부 API를 챗봇에 적용하기 

 

▣ 11장: Assistants API를 활용한 커스터마이징 챗봇 만들기 

11.1 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

11.2 문서 기반 답변 Assistants API 사용법 익히기 

__클라이언트 생성 및 참고 파일 업로드하기 

__Assistant 생성하기 

__Thread 생성하기 

__Run을 통해 질문 및 답변 받기 

11.3 함수 호출을 활용한 Assistants API 사용법 익히기 

__주식의 현재가를 불러오는 yfinance API 

__파이썬 스크립트 생성 

__함수 생성 및 스키마 작성 

__Assistant 생성 및 실행 

11.4 기업의 주가 및 최신 뉴스를 답변하는 주가 정보 AI 챗봇 

__프로그램 맛보기 

__프로그램 구조 

__코드 작성하기 

__코드 구조 

__기본 정보 불러오기 

__기능 구현 함수 

__메인 함수 

 

▣ 12장: OpenAI의 ChatGPT 추가 학습하기 

12.1 ChatGPT의 파인 튜닝 

12.2 실습 환경 구축하기 

__프로젝트 폴더 생성하기 

__가상 환경 생성하기 

__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기 

12.3 파인 튜닝을 위한 데이터셋 준비 

12.4 심리 상담 ChatGPT 만들기 

__데이터셋 준비하기 

__전처리 후 데이터 예시 

__파일 업로드 

__파인 튜닝 

__status 확인 

__파인 튜닝 모델 사용하기

"인공지능 무지의 초보자도 자신만의 LLM 서비스를 만들 수 있는 책. 쉬운 설명과 예시를 통해 고성능 AI 서비스 개발이 가능합니다."

— 김수종 (Amazon Web Services)

 

"실무에 쓰이는 랭체인 문법과 실제 비즈니스 문제에 가까운 프로젝트들만을 정리하여 누구나 쉽게 현장에서 즉각 활용할 수 있습니다."

— 이재홍 (네이버클라우드 NLP 엔지니어)

 

"진입장벽 없이 랭체인과 ChatGPT로 AI 서비스를 단 몇 시간 만에 개발할 수 있도록 가이드하는 책."

— 김신영 (현대오토에버 엔지니어)

 

"코딩의 벽이 높은 문과 출신도 순식간에 인공지능 챗봇을 만들 수 있는 친절한 가이드."

— 김현지 (동아일보 기자)