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실전! 12가지 프로젝트로 배우는 OpenAI API, 랭체인 완벽 활용법

OpenAI API부터 음성/이미지 처리, 랭체인, RAG, GPTs, 어시스턴트, 파인튜닝까지
위키북스 생성형 AI 프로그래밍 시리즈 9
위키북스

2025년 02월 05일 출간

국내도서 : 2024년 10월 29일 출간

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파일 정보 pdf (24.82MB)
ISBN 9791158395865
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작품소개

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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.
▣ 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

작가정보

저자(글) 김준성

성균관대 기계공학부를 졸업하고 현대자동차 연구소에 입사했습니다. 입사 후 데이터 사이언스에 관심을 갖고 성균관대 데이터사이언스융합학과에 진학하여 석사학위를 땄습니다. 현재 현대자동차에서 자율주행SW개발 엔지니어로 일하고 있습니다. ChatGPT를 다양한 분야, 특히 데이터 사이언스 분야에 응용하고자 연구/개발에 힘쓰고 있습니다.

회사에서 딥러닝을 이용한 자연어 처리 개발 업무를 하고 있는 개발자입니다. 여러 가지 현실의 문제를 GPT와 같은 언어 모델을 통해 푸는 것에 관심이 많습니다.

저자(글) 안상준

제조, 금융, 유통, 식품, 마케팅 등 다양한 도메인에서 많은 인공지능 프로젝트를 수행했습니다. 특히 자연어 처리와 인공지능 교육 분야에 애정과 관심이 많으며, 위키독스에 《딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문》이라는 입문서 e-book을 저술했습니다. 현재는 인공지능 프리랜서로 대학교, 대학원 등에서 데이터 사이언스 분야를 강의하고 있습니다.

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