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프롬프트 엔지니어링의 비밀
- 길버트 미즈라히 저
- 김진호 역
- 길벗
- 2024년 10월 30일
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ISBN: 9791140711406
340쪽
646g
183 x 235 (㎜)
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- 주간 컴퓨터/IT: 63위
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책 소개
이 책은
프롬프트 엔지니어링으로 다양한 분야에서 내가 의도한 결과, 원하는 응답을 정확하고 빠르게 얻어내는 방법을 차근차근 설명한다. 기본 원칙과 동작 원리는 핵심만 간단히 배우고, 사례와 실습을 통해 프롬프트 엔지니어링의 전 과정을 살펴본다. 기획, 마케팅, 면접, 사내 프로그램, 쇼핑몰 등 우리의 업무 및 일상 분야에서 최대한 활용하기 위해 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 시작하고 발전시켜 나갈 수 있는지 사례와 실습을 통해 살펴보자.
출판사 리뷰
프롬프트 엔지니어링의 기본 원칙부터 고품질의 응답을 얻을 때까지 차근차근,
바로 적용 가능한 실전 기술을 10가지 사례와 실용적인 분야에 직접 접목시켜 배운다!
프롬프트 엔지니어링의 노하우를 실제로 어떻게 적용해야 할지 모르겠다면?
챗GPT가 코딩도 해주고 오류도 알려준다는데 대체 어떻게 하는지 궁금하다면?
추상적이고, 기초적인 이야기 대신 실제 사례와 실전 기술을 배우고 싶다면?
실제 업무와 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 프롬프트 작성 패턴을 찾고 있다면?
이 책은 프롬프트 엔지니어링으로 다양한 분야에서 내가 의도한 결과, 원하는 응답을 정확하고 빠르게 얻어내는 방법을 차근차근 설명한다. 기본 원칙과 동작 원리는 핵심만 간단히 배우고, 사례와 실습을 통해 프롬프트 엔지니어링의 전 과정을 살펴본다. 기획, 마케팅, 면접, 사내 프로그램, 쇼핑몰 등 우리의 업무 및 일상 분야에서 최대한 활용하기 위해 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 시작하고 발전시켜 나갈 수 있는지 사례와 실습을 통해 살펴보자.
사례와 실습으로 쉽게 배우는 프롬프트 엔지니어링
AI 기반 기술을 마스터하는 열쇠 = 프롬프트 엔지니어링
LLM은 우리 일상에서 점점 더 중요해지고 있다. GPT, 제미나이, 클로드 등은 프롬프트 엔지니어링 기술이 있어야, 즉 모델을 활성화하는 프롬프트를 세심하게 만들어야 그 잠재력을 완전히 실현할 수 있다. 프롬프트 엔지니어링에 통달하면 콘텐츠 생성부터 데이터 분석까지 다양한 애플리케이션에서 LLM의 막강한 힘을 활용할 수 있을 것이다. 이 책은 LLM을 사용하는 방법에 익숙해지고 싶은 모든 사람이 읽어야 할 책이다.
기본 원칙부터 쉽게, 사례와 실습으로 흥미진진하게 배운다
먼저 LLM 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링의 기초를 알아보고 프롬프트의 구성 요소, 프롬프트 작성 기술, LLM의 매개변수, 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 체계적인 프레임워크를 살펴본다. 그러고 나서 실제 예제를 활용하여 AI에서 원하는 결과를 얻기 위해 최고의 프롬프트를 작성하고 조정하고 맞춤화하는 방법을 배울 것이다. 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 AI를 활용해 개인과 기업의 업무 방식에 혁명을 일으킬 수 있는, 창의적인 방법을 소개한다.
(1) 창의적인 텍스트를 만드는 방법
· 팟캐스트를 기획하고, 대본을 작성하고, 제작한 채널 홍보하기
· 면접관 입장에서 질문을 만들고, 구직자 입장에서 면접 연습하기
· 아이디어 도출부터 교정까지 소설, 시 창작의 전 과정에 AI 활용하기
(2) 데이터를 분석하는 방법
· 텍스트에서 감정 감지하기 / 텍스트와 데이터 자동 분류하기
· AI로 데이터 정제하기 / 패턴을 매칭하여 정보 추출하기
(3) 전문적인 작업을 지원하는 방법
· 커리큘럼, 강의 자료, 시험 문제, 평가 기준표 작성하기
· 법률 문서 등 전문 문서를 검토, 분석하고 문서 초안 작성하기
· 코드 생성 및 디버깅하기, AI로 프로그램 만들어 제작하기
· LLM으로 상호 작용하는 대화형 인터페이스 챗봇 만들기
· 대량의 프롬프트 자동화 및 LangChain으로 맞춤형 LLM 파이프라인 구축하기
저자 소개
스탠포드 대학교에서 운영 연구 석사 학위와 산업 공학 학사 학위를 취득했다. MassChallenge 및 Newchip Accelerator에서 멘토로 활동하고, Looi Consulting에서 비즈니스 전략 및 제품 개발 컨설턴트를 맡았고, Aptima, Inc.에서 고위 연구 및 기술 직책을 지냈다. 현재는 Twnel의 공동 창업자로, AI 관련 전문 지식을 활용하여 비즈니스의 커뮤니케이션과 생산성을 향상시키는 최첨단 솔루션 제품 연구와 개발을 이끌고 있다.
대화형 데이터의 시각화, 제품 전략 혁신, 생성형 AI, 서비스형 소프트웨어(Software as a Service, SaaS) 분야에서 풍부한 지식과 경험을 쌓았으며 제품 전략가, 교육자, 경험이 풍부한 기업가로서 다양한 산업 분야에서 성과를 거두었다. 생성형 AI와 전략을 활용하는 데 선구적인 역할을 하고 있다.
역자 소개
25년 차 소프트웨어 개발자로 SK텔레콤에서 싸이월드, 티맵 등의 모바일 솔루션을 개발했으며, 사우디아라비아 등 중동의 여러 국가, 인도네시아, 멕시코의 서버부터 단말기에 이르는 은행 결제 시스템을 개발해왔다. 이후 K-POP, 블록체인, 애자일 솔루션 등 다양한 분야의 업체에서 CTO와 개발 이사를 역임했다.
저서로는 『실전 안드로이드 프로그래밍』(케이엔피 IT, 2011), 『갤럭시 S & 안드로이드폰 완전 정복』(이비락, 2010), 『갤럭시 S 안드로이드폰 어플 활용 백서』(글로벌, 2010), 『입문자를 위한 Windows CE Programming』(가남사, 2002) 등이 있으며, 번역서로는 『디자인 패턴의 아름다움』(제이펍, 2023), 『컴퓨터 밑바닥의 비밀』(길벗, 2024), 『파이썬 코딩의 기술 51』(길벗, 2024)이 있다.
목차
1부 | 프롬프트 엔지니어링 소개
1장 프롬프트와 프롬프트 작성 기법 이해하기
__1.1 기술적 요구 사항
__1.2 LLM 프롬프트 소개
__1.3 LLM 프롬프트의 동작 원리
____1.3.1 구조
____1.3.2 LLM 학습
____1.3.3 프롬프트에서 응답까지: LLM이 추론으로 빈칸을 채우는 방법
__1.4 LLM 프롬프트의 유형
__1.5 LLM 프롬프트의 구성 요소
__1.6 인격 부여하기: 맞춤형 상호 작용을 위한 역할 프롬프트
____1.6.1 퓨샷 러닝: 예시 프롬프트로 모델 학습시키기
__1.7 나만의 목소리 찾기: 프롬프트에 개성 정의하기
__1.8 패턴 사용하기: 프롬프트의 효율성 높이기
__1.9 혼합과 조화: 향상된 프롬프트를 위한 전략적 조합
__1.10 LLM 매개 변수 탐색하기
__1.11 프롬프트 엔지니어링(실험)에 접근하는 방법
__1.12 LLM 프롬프트 사용의 과제와 한계
__1.13 요약
2장 AI로 문장을 생성하여 콘텐츠 제작하기
__2.1 AI를 활용하여 광고 문구 작성하기
__2.2 소셜 미디어 게시물 작성하기
____2.2.1 X 글타래 작성하기
____2.2.2 인스타그램 게시물 작성하기
____2.2.3 전환율을 높이는 판매 문구 작성하기
__2.3 동영상 대본 작성하기
__2.4 블로그 게시물, 기사, 뉴스 생성하기
__2.5 AI를 활용해 흥미로운 콘텐츠 만들기
__2.6 AI를 활용해 메시지 개인화하기
__2.7 AI를 활용해 맞춤형 콘텐츠 만들기
__2.8 요약
2부 | 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기술
3장 ChatGPT와 실용적인 예제를 통해 팟캐스트 만들고 홍보하기
__3.1 유명 게스트를 위한 팟캐스트 질문 작성하기
__3.2 일반인 게스트를 위한 팟캐스트 질문 작성하기
__3.3 팟캐스트의 주제, 아이디어, 잠재적 게스트 연사 파악하기
__3.4 AI로 팟캐스트 홍보하기
____3.4.1 팟캐스트 에피소드 요약 작성하기
____3.4.2 소셜 미디어 홍보를 위한 매력적인 인용문 작성하기
____3.4.3 팟캐스트 하이라이트 영상 조각 만들기
____3.4.4 팟캐스트의 내용을 공유 가능한 블로그 콘텐츠로 바꾸기
__3.5 통찰력 있는 면접 질문 파악하기
__3.6 AI가 생성한 답변으로 면접 기술 훈련하기
__3.7 AI를 통해 고객과의 상담을 위한 전략적 질문 생성하기
__3.8 요약
4장 창의적인 글쓰기를 위한 LLM
__4.1 AI를 활용한 창의적인 글쓰기
__4.2 AI를 활용한 소설 쓰기
__4.3 AI를 활용한 시 쓰기
__4.4 요약
5장 비정형 텍스트에서 통찰력 얻기: 텍스트 분석을 위한 AI 기술
__5.1 감성 분석: 텍스트에서 감정을 감지하는 AI 기술
__5.2 비정형 데이터 정리: AI 기반의 텍스트와 데이터 자동 분류
__5.3 엉망인 데이터 정리: AI가 데이터 집합의 문제를 식별하고 해결하는 방법
__5.4 비정형 데이터 이해하기: 정보 추출을 위한 패턴 매칭
__5.5 요약
3부 | 다양한 분야의 고급 사용 사례
6장 교육과 법률 분야의 LLM 사례
__6.1 ChatGPT를 이용한 강의 자료 작성
__6.2 유인물과 기타 자료 작성
____6.2.1 단원 유인물 작성
____6.2.2 풀이 예시 작성
____6.2.3 단어 문제
__6.3 쪽지 시험 문제 작성
__6.4 평가 기준표 작성
__6.5 빈칸 채우기 이해력 시험 작성
__6.6 법률 연구를 위한 AI
__6.7 LLM을 활용한 법률 문서 검토
__6.8 LLM을 활용한 법률 문서 작성
__6.9 법률 교육과 학습을 위한 AI
__6.10 LLM을 활용한 전자 증거 개시와 소송 지원
__6.11 AI를 활용한 지적 재산 관리
__6.12 변호사를 위한 기타 LLM 활용
__6.13 요약
7장 AI 짝 프로그래머의 부상: 지능형 도우미와 함께 더 나은 코드 작성하기
__7.1 코딩 도우미를 이용한 코드 생성
__7.2 헷갈리는 것을 명확하게: AI가 코드의 기능을 쉽게 설명합니다
__7.3 코드 주석 달기, 형식 정리, 최적화
__7.4 잘못된 코드 수정: AI가 디버깅 과정을 바꾸는 방법
__7.5 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하기
__7.6 사례 연구 1: AI를 활용한 웹사이트 코드 개발
__7.7 사례 연구 2: AI를 활용한 엣지와 크롬 확장 프로그램 제작
__7.8 요약
8장 챗봇을 위한 AI
__8.1 기술 요구 사항
__8.2 GPT-4 API와 기타 LLM API를 사용한 챗봇 제작
__8.3 LLM API를 활용한 대화형 인터페이스 구축
__8.4 AI를 활용한 고객 지원
__8.5 사례 연구 1: 사용자의 제품 주문을 돕는 AI 기반 챗봇
__8.6 사례 연구 2: 상호 작용 질문과 평가 생성 후 챗봇 흐름 배포
__8.7 요약
9장 더 똑똑한 시스템 구축: 고수준의 LLM 통합
__9.1 스프레드시트를 활용한 대량 프롬프트 자동화
__9.2 Zapier와 Make를 통해 LLM을 기술 구성과 연동하기
__9.3 제품 설명 작성과 번역
__9.4 API를 넘어: LangChain으로 맞춤형 LLM 파이프라인 구축하기
__9.5 LangChain의 기본 구성 요소
__9.6 LangChain의 노 코드 도구: Langflow와 Flowise
____9.6.1 Flowise 탐색하기
____9.6.2 ChatGPT 스타일의 챗봇 구성하기
____9.6.3 LLM을 활용해 PDF에서 답 찾기
____9.6.4 LangSmith: LLM 작업 흐름 디버깅, 테스트, 모니터링하기
__9.7 LLM 통합의 미래: 플러그인, 에이전트, 어시스턴트, GPT, 멀티 모달 모델
__9.8 요약
4부 | 윤리, 한계, 앞으로의 발전
10장 생성형 AI: 윤리와 혁신의 교차점에서 발생하는 문제들
__10.1 생성형 AI의 윤리적 도전 과제 탐구
____10.1.1 생성형 AI의 신뢰와 책임 문제
__10.2 경제적 영향에 대한 고려
__10.3 환경 지속 가능성 문제
__10.4 사회적 위험과 성찰
____10.4.1 더 넓은 사회적 영향
____10.4.2 기계의 창의성이 인지에 대해 알려주는 것들
____10.4.3 국방과 의료 분야의 우려
__10.5 앞으로 나아갈 길: 해결책과 안전 장치
__10.6 요약
11장 결론
__11.1 책 내용의 요약
__11.2 가능성 확장하기: 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 활용
__11.3 의도한 결과 달성하기: 프롬프트 엔지니어링의 목표
__11.4 한계를 이해하고 감독 유지하기
__11.5 요약
리뷰어 소개
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1장 프롬프트와 프롬프트 작성 기법 이해하기
__1.1 기술적 요구 사항
__1.2 LLM 프롬프트 소개
__1.3 LLM 프롬프트의 동작 원리
____1.3.1 구조
____1.3.2 LLM 학습
____1.3.3 프롬프트에서 응답까지: LLM이 추론으로 빈칸을 채우는 방법
__1.4 LLM 프롬프트의 유형
__1.5 LLM 프롬프트의 구성 요소
__1.6 인격 부여하기: 맞춤형 상호 작용을 위한 역할 프롬프트
____1.6.1 퓨샷 러닝: 예시 프롬프트로 모델 학습시키기
__1.7 나만의 목소리 찾기: 프롬프트에 개성 정의하기
__1.8 패턴 사용하기: 프롬프트의 효율성 높이기
__1.9 혼합과 조화: 향상된 프롬프트를 위한 전략적 조합
__1.10 LLM 매개 변수 탐색하기
__1.11 프롬프트 엔지니어링(실험)에 접근하는 방법
__1.12 LLM 프롬프트 사용의 과제와 한계
__1.13 요약
2장 AI로 문장을 생성하여 콘텐츠 제작하기
__2.1 AI를 활용하여 광고 문구 작성하기
__2.2 소셜 미디어 게시물 작성하기
____2.2.1 X 글타래 작성하기
____2.2.2 인스타그램 게시물 작성하기
____2.2.3 전환율을 높이는 판매 문구 작성하기
__2.3 동영상 대본 작성하기
__2.4 블로그 게시물, 기사, 뉴스 생성하기
__2.5 AI를 활용해 흥미로운 콘텐츠 만들기
__2.6 AI를 활용해 메시지 개인화하기
__2.7 AI를 활용해 맞춤형 콘텐츠 만들기
__2.8 요약
2부 | 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기술
3장 ChatGPT와 실용적인 예제를 통해 팟캐스트 만들고 홍보하기
__3.1 유명 게스트를 위한 팟캐스트 질문 작성하기
__3.2 일반인 게스트를 위한 팟캐스트 질문 작성하기
__3.3 팟캐스트의 주제, 아이디어, 잠재적 게스트 연사 파악하기
__3.4 AI로 팟캐스트 홍보하기
____3.4.1 팟캐스트 에피소드 요약 작성하기
____3.4.2 소셜 미디어 홍보를 위한 매력적인 인용문 작성하기
____3.4.3 팟캐스트 하이라이트 영상 조각 만들기
____3.4.4 팟캐스트의 내용을 공유 가능한 블로그 콘텐츠로 바꾸기
__3.5 통찰력 있는 면접 질문 파악하기
__3.6 AI가 생성한 답변으로 면접 기술 훈련하기
__3.7 AI를 통해 고객과의 상담을 위한 전략적 질문 생성하기
__3.8 요약
4장 창의적인 글쓰기를 위한 LLM
__4.1 AI를 활용한 창의적인 글쓰기
__4.2 AI를 활용한 소설 쓰기
__4.3 AI를 활용한 시 쓰기
__4.4 요약
5장 비정형 텍스트에서 통찰력 얻기: 텍스트 분석을 위한 AI 기술
__5.1 감성 분석: 텍스트에서 감정을 감지하는 AI 기술
__5.2 비정형 데이터 정리: AI 기반의 텍스트와 데이터 자동 분류
__5.3 엉망인 데이터 정리: AI가 데이터 집합의 문제를 식별하고 해결하는 방법
__5.4 비정형 데이터 이해하기: 정보 추출을 위한 패턴 매칭
__5.5 요약
3부 | 다양한 분야의 고급 사용 사례
6장 교육과 법률 분야의 LLM 사례
__6.1 ChatGPT를 이용한 강의 자료 작성
__6.2 유인물과 기타 자료 작성
____6.2.1 단원 유인물 작성
____6.2.2 풀이 예시 작성
____6.2.3 단어 문제
__6.3 쪽지 시험 문제 작성
__6.4 평가 기준표 작성
__6.5 빈칸 채우기 이해력 시험 작성
__6.6 법률 연구를 위한 AI
__6.7 LLM을 활용한 법률 문서 검토
__6.8 LLM을 활용한 법률 문서 작성
__6.9 법률 교육과 학습을 위한 AI
__6.10 LLM을 활용한 전자 증거 개시와 소송 지원
__6.11 AI를 활용한 지적 재산 관리
__6.12 변호사를 위한 기타 LLM 활용
__6.13 요약
7장 AI 짝 프로그래머의 부상: 지능형 도우미와 함께 더 나은 코드 작성하기
__7.1 코딩 도우미를 이용한 코드 생성
__7.2 헷갈리는 것을 명확하게: AI가 코드의 기능을 쉽게 설명합니다
__7.3 코드 주석 달기, 형식 정리, 최적화
__7.4 잘못된 코드 수정: AI가 디버깅 과정을 바꾸는 방법
__7.5 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하기
__7.6 사례 연구 1: AI를 활용한 웹사이트 코드 개발
__7.7 사례 연구 2: AI를 활용한 엣지와 크롬 확장 프로그램 제작
__7.8 요약
8장 챗봇을 위한 AI
__8.1 기술 요구 사항
__8.2 GPT-4 API와 기타 LLM API를 사용한 챗봇 제작
__8.3 LLM API를 활용한 대화형 인터페이스 구축
__8.4 AI를 활용한 고객 지원
__8.5 사례 연구 1: 사용자의 제품 주문을 돕는 AI 기반 챗봇
__8.6 사례 연구 2: 상호 작용 질문과 평가 생성 후 챗봇 흐름 배포
__8.7 요약
9장 더 똑똑한 시스템 구축: 고수준의 LLM 통합
__9.1 스프레드시트를 활용한 대량 프롬프트 자동화
__9.2 Zapier와 Make를 통해 LLM을 기술 구성과 연동하기
__9.3 제품 설명 작성과 번역
__9.4 API를 넘어: LangChain으로 맞춤형 LLM 파이프라인 구축하기
__9.5 LangChain의 기본 구성 요소
__9.6 LangChain의 노 코드 도구: Langflow와 Flowise
____9.6.1 Flowise 탐색하기
____9.6.2 ChatGPT 스타일의 챗봇 구성하기
____9.6.3 LLM을 활용해 PDF에서 답 찾기
____9.6.4 LangSmith: LLM 작업 흐름 디버깅, 테스트, 모니터링하기
__9.7 LLM 통합의 미래: 플러그인, 에이전트, 어시스턴트, GPT, 멀티 모달 모델
__9.8 요약
4부 | 윤리, 한계, 앞으로의 발전
10장 생성형 AI: 윤리와 혁신의 교차점에서 발생하는 문제들
__10.1 생성형 AI의 윤리적 도전 과제 탐구
____10.1.1 생성형 AI의 신뢰와 책임 문제
__10.2 경제적 영향에 대한 고려
__10.3 환경 지속 가능성 문제
__10.4 사회적 위험과 성찰
____10.4.1 더 넓은 사회적 영향
____10.4.2 기계의 창의성이 인지에 대해 알려주는 것들
____10.4.3 국방과 의료 분야의 우려
__10.5 앞으로 나아갈 길: 해결책과 안전 장치
__10.6 요약
11장 결론
__11.1 책 내용의 요약
__11.2 가능성 확장하기: 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 활용
__11.3 의도한 결과 달성하기: 프롬프트 엔지니어링의 목표
__11.4 한계를 이해하고 감독 유지하기
__11.5 요약
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