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책소개
목차
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1장 프롬프트의 다섯 가지 원칙
_1.1 프롬프트의 다섯 가지 원칙 살펴보기 _1.2 ① 지시 내리기 _1.3 ② 형식 정하기 _1.4 ③ 예시 들기 _1.5 ④ 품질 평가하기 _1.6 ⑤ 업무 나누기 _1.7 마치며 2장 텍스트 생성을 위한 대규모 언어 모델 소개 _2.1 텍스트 생성 모델이란? _2.2 역사적 토대: 트랜스포머 아키텍처의 부상 _2.3 오픈AI의 GPT _2.4 GPT-4 _2.5 구글의 제미나이 _2.6 메타의 라마와 오픈 소스 _2.7 경량화와 LoRA 활용 _2.8 미스트랄 _2.9 앤트로픽의 클로드 _2.10 GPT-4V(ision) _2.11 모델 비교 _2.12 마치며 3장 챗GPT로 텍스트 생성하기 _3.1 목록 생성하기 _3.2 중첩 목록 생성하기 _3.3 JSON과 YAML _3.4 챗GPT를 통한 다양한 형식 생성하기 _3.5 5살 아이에게 설명하기 _3.6 LLM을 통한 범용 번역 _3.7 맥락 요청하기 _3.8 텍스트 스타일 추출하기 _3.9 요약하기 _3.10 텍스트 청킹 _3.11 인코딩 _3.12 감성 분석 _3.13 최소에서 최대 _3.14 역할 프롬프트 _3.15 GPT 프롬프트 전략 _3.16 LLM을 활용한 분류 _3.17 간단한 기준으로 평가하기 _3.18 메타 프롬프트 _3.19 마치며 4장 랭체인을 활용한 고급 프롬프트 기술 _4.1 랭체인 소개 _4.2 채팅 모델 _4.3 랭체인 프롬프트 템플릿 _4.4 랭체인 표현 언어(LCEL) _4.5 채팅 모델에 프롬프트 템플릿 사용하기 _4.6 출력 파서 _4.7 랭체인 평가 기능 _4.8 함수 호출 _4.9 랭체인으로 데이터 추출하기 _4.10 쿼리 계획 _4.11 퓨샷 프롬프트 템플릿 만들기 _4.12 LLM 프롬프트 저장 및 로드 _4.13 데이터 연결 _4.14 텍스트 분할기 _4.15 작업 분해 _4.16 프롬프트 체이닝 _4.17 마치며 5장 FAISS와 파인콘을 활용한 벡터 데이터베이스 _5.1 RAG _5.2 임베딩 소개 _5.3 문서 로드 _5.4 FAISS를 통한 메모리 검색 _5.5 RAG와 랭체인 _5.6 파인콘 등 벡터 데이터베이스 호스트 서비스 _5.7 셀프 쿼리 _5.8 대체 검색 메커니즘 _5.9 마치며 6장 메모리와 도구를 갖춘 자율 에이전트 _6.1 생각의 사슬 _6.2 에이전트 _6.3 LLM을 API로 사용하기 _6.4 오픈AI 함수와 ReAct 비교하기 _6.5 에이전트 툴킷 _6.6 사용자 맞춤 에이전트 _6.7 LCEL의 맞춤형 에이전트 _6.8 메모리의 이해와 사용법 _6.9 랭체인의 메모리 _6.10 랭체인의 인기 있는 메모리 유형 _6.11 메모리가 있는 오픈AI 함수 에이전트 _6.12 고급 에이전트 프레임워크 _6.13 콜백 _6.14 마치며 7장 이미지 생성을 위한 확산 모델 소개 _7.1 오픈AI와 DALL·E _7.2 미드저니 _7.3 스테이블 디퓨전 _7.4 구글 제미나이 _7.5 텍스트 투 비디오 _7.6 모델 비교 _7.7 마치며 8장 미드저니로 이미지 생성하기 _8.1 형식 지정 _8.2 아트 스타일 지정 _8.3 프롬프트 역설계 _8.4 품질 부스터 _8.5 부정 프롬프트 _8.6 가중치 부여하기 _8.7 이미지로 프롬프트하기 _8.8 인페인팅 _8.9 아웃페인팅 _8.10 인물의 일관성 유지 _8.11 프롬프트 재작성 _8.12 밈 분해 _8.13 밈 매핑 _8.14 프롬프트 분석 _8.15 마치며 9장 스테이블 디퓨전으로 고급 이미지 생성하기 _9.1 스테이블 디퓨전 실행 _9.2 AUTOMATIC1111 웹 사용자 인터페이스 _9.3 Img2Img _9.4 이미지 업스케일링 _9.5 CLIP에 질문하기 _9.6 인페인팅과 아웃페인팅 _9.7 컨트롤넷 _9.8 SAM 모델 _9.9 드림부스 미세 조정 _9.10 스테이블 디퓨전 XL 리파이너 _9.11 마치며 10장 AI 기반 애플리케이션 구축 _10.1 AI 블로그 글 작성 _10.2 주제 연구 _10.3 전문가 인터뷰 _10.4 개요 생성 _10.5 텍스트 생성 _10.6 글쓰기 스타일 _10.7 제목 최적화 _10.8 AI 블로그 이미지 _10.9 사용자 인터페이스 _10.10 마치며 |
저자 소개 4
James Phoenix
마케팅 팀을 위해 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수천 개의 반복 작업을 자동화하는 일을 한다. 미국에 본사를 둔 민간 영리 교육 기관인 제너럴 어셈블리(General Assembly)에서 60회 이상의 데이터 과학 부트캠프를 진행했다.
Mike Taylor
미국, 영국, EU에 사무소를 둔 50인 규모의 성장 마케팅 에이전시 Ladder의 공동 창립자이다. 링크드인 러닝, 유데미, 벡스파워(Vexpower)에서 마케팅과 인공지능 관련 강의를 진행하며, 누적 수강생 수는 40만 명이 넘는다.
LG CNS에서 빅데이터 플랫폼 아키텍트로 차세대 데이터 플랫폼 프로젝트를 진행하고 있다. 다양한 데이터관련 오픈소스와 AI 기술에 관심이 많으며 여러 기술을 공부하기 좋아한다. 또한 기술을 이해하기 쉽게 전달하는 교육에 관심이 많다.
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개발자이자 교육자, 정보유통업자이다. 서울대학교에서 인류학을, 국립방송통신대학교에서 컴퓨터과학과 통계/데이터과학을 전공했다. 다방면의 지식 공유를 통해 AI 생태계의 성장 촉진에 기여했으며, 프로덕트 지향적 AI 엔지니어 모임을 운영하고 있다. 계속 배우는 사람으로서 더 잘 학습한 AI를 만들고, 다시 그 AI가 사람의 성장을 돕는 순환을 만들고자 한다.
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품목정보
- 발행일
- 2025년 06월 23일
- 쪽수, 무게, 크기
- 492쪽 | 1130g | 184*235*25mm
- ISBN13
- 9791169213998
출판사 리뷰
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AI 시대, 진짜 실력은 '입력'에서 갈린다!
프롬프트 하나로 결과가 달라지는 생성형 AI 실전 가이드 모두가 프롬프트를 쓰는 시대, 이제는 더 ‘잘’ 쓰는 법을 배워야 할 때입니다. 이 책은 챗GPT, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등 최신 생성형 AI 도구를 활용해 AI에게 ‘무엇을 어떻게 요청할 것인가’를 깊이 있게 다루는 프롬프트 엔지니어링 실전서입니다. 단순한 사용법 소개를 넘어, ‘지시 내리기’, ‘형식 정하기’, ‘예시 들기’, ‘품질 평가하기’, ‘업무 나누기’라는 다섯 가지 프롬프트 엔지니어링 원칙을 중심으로 여러분이 지금 사용하고 있는 프롬프트의 품질을 한 단계 끌어올릴 수 있도록 돕습니다. 텍스트와 이미지 생성 프롬프트를 모두 아우르며 초심자는 체계적인 학습을, 실무자는 실제 프로젝트에 적용 가능한 전략을 익힐 수 있습니다. AI의 품질, 효율성, 신뢰성을 끌어올리고 싶은 실무자에게 가장 실용적인 실전 가이드가 될 것입니다. ※ 이 책의 실습은 기본적인 파이썬 문법을 바탕으로 하며, 오픈AI 개발자 계정과 미드저니 계정이 필요합니다. 주요 내용 ● 생성형 AI의 핵심 개념과 원리 ● 프롬프트 엔지니어링의 다섯 가지 원칙 ● 프롬프트 최적화 방법과 실전 활용법 ● AI 윤리와 신뢰성 문제 해결법 ● 실제 AI 프로젝트 적용 사례와 도구 활용법 대상 독자 ● 프롬프트 설계 역량을 체계적으로 익히고 싶은 AI 실무자 ● AI 서비스나 콘텐츠 기획에 관여하는 마케터, 디자이너, 기획자 ● 지금보다 더 정교하고 효율적인 프롬프트를 만들고 싶은 사용자 ● 생성형 AI를 업무와 일상에 활용하고 싶은 입문자 |
추천평
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단순히 성능 향상이나 기능 추가의 목적으로 진행되던 인공지능이 어느덧 생활 속의 많은 영역에서 편의성을 제공하고 있습니다. 특히 생성형 AI는 기존에는 볼 수 없었던 창의성까지 덧붙여져서 삶을 조금 더 풍요롭게 만들고 있습니다. 이를 잘 활용하기 위해서는 사용자가 의도를 컨텍스트에 녹여 전달하는 프롬프트 엔지니어링이 필요한데, 이 책에서는 이를 위한 일련의 과정을 잘 소개하고 있습니다. 기본적인 챗GPT 활용 예시부터 랭체인을 이용한 에이전트 구현, 후반부에서 다루는 이미지 생성까지 생성형 AI의 전반적인 내용을 예제를 통해서 살펴볼 수 있기 때문에, 관련 분야에서 응용해 보고자 하는 사람들에게 도움이 되리라 생각합니다. - 강찬석 (LG전자 소프트웨어 엔지니어)
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이 책은 프롬프트 엔지니어링을 배우는 데 매우 좋은 길잡이가 될 것입니다. - 김민겸 (버넥트 데이터셋 검수 담당)
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챗GPT의 등장 이후 AX 전환은 IT 업계의 큰 화두가 되었습니다. 날이 갈수록 빠르게 발전하고 있는 AI 시장 속에서 어디서부터 공부를 시작해야 할지 막막한 주니어 개발자들에게 이 책은 훌륭한 길라잡이가 되어줄 것입니다. 프롬프트 엔지니어링을 주제로 다루고 있지만 언어학적인 부분에만 치우치지 않고 텍스트부터 이미지 생성까지 업계에서 활용되고 있는 기술의 기본 개념 및 배경부터 알기 쉽게 설명합니다. 특히 구체적인 예제 코드를 함께 제공함으로써 복잡하고 어렵게 느껴지는 개념을 초심자도 이해하기 쉽게 풀어 내고 있어 동료들에게 추천하고 싶은 책입니다. - 김수아 (LG CNS 소프트웨어 엔지니어)
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AI에 체계적인 명령을 내리는 방법을 학습할 수 있는 도서입니다. 생성형 AI를 활용하는 능력이 하나의 기술로 자리 잡은 지금, 이 책은 그 활용 방법론을 익히고자 하는 모든 이에게 꼭 필요한 길잡이가 될 것입니다. AI가 이해할 수 있는 방식으로 생각하고 명령을 구성하는 법을 체계적으로 설명하며, AI가 명령을 적절히 이해할 수 있는 다양한 장치도 소개합니다. 지금 시기에 이 책을 만났다는 것은 프로그래머에게 행운이라고 할 수 있습니다. - 문주영 (웹 프런트엔드 개발자)
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프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI의 지능을 최대한 끌어 내는 핵심 기술이며, 이 책은 그 여정을 위한 최고의 길잡이입니다. AI로 원하는 결과물을 얻고 싶다면 반드시 읽고 이해해야 할 필독서입니다! - 전현준 (프로덕트 엔지니어)
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AI의 여파로 그 어느 때보다 명확히 지시하거나 질문하는 능력이 중요해졌습니다. 덕분에 프롬프팅 능력은 이젠 누구나 갖춰야 할 기본 소양이 되었습니다.
이 책은 단순한 기술적 프롬프트 고도화를 넘어 LCEL, Pydantic 등 다양한 도구를 활용합니다. 부정 프롬프트, 밈 매핑 등 여러 실습을 통해 저자만의 해결 방법을 직접 확인하며, AI가 정보를 이해하는 방식과 자연어의 복잡한 체계에 대한 감을 익힐 수 있습니다. 독자가 스스로 원하는 바를 명확히 파악할 수 있도록 구성된 점이 돋보입니다. 아울러 텍스트와 이미지를 가리지 않고 일관된 프롬프트 원칙(지시 내리기, 형식 정하기, 예시 들기, 품질 평가하기, 업무 나누기)을 적용할 수 있도록 프롬프팅 방법론을 체계화한 점이 매력적인 책입니다. 또한, 프롬프팅 외에도 AI 블로그 게시물 생성기를 구축하기까지 랭체인, RAG, 벡터 데이터베이스, 에이전트, 스테이블 디퓨전, 그라디오 등 엣지 있는 LLM 서비스 개발 스킬을 습득할 수 있습니다. WSL, 우분투, VS Code 환경에서 실습하여 소스 코드도 이상 없이 작동함을 확인했으며, 일부 버전 충돌로 인한 이슈는 베타리딩 과정을 통해 피드백했습니다. 프롬프팅의 핵심을 관통하여 숙달하고, 다양한 LLM 활용 기술을 핵심 위주로 빠르게 습득하고 싶은 분들께 이 책을 추천합니다. - 허민 (한국외국어대학교 정보전략 팀) |
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지금까지 읽은 프롬프트 엔지니어링 관련 책 중 단연 최고입니다. 제임스와 마이크는 이 분야의 진정한 장인입니다. - 댄 시퍼 (Every의 공동 창립자 겸 CEO)
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프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI의 기초를 다룬 탄탄한 입문서입니다. 초급부터 고급까지 다양한 기술 수준을 고려해 실용적이고 이해하기 쉬운 방식으로 핵심 개념과 기술을 설명합니다. AI 시스템의 정확성과 신뢰성을 높이고 싶다면, 꼭 읽어야 할 책입니다. - 메이오 오신 (Siennai Analytics 설립자 겸 CEO, 『러닝 랭체인』 공동 저자)
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『생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링』은 앞으로의 기술 커리어를 든든하게 지켜줄 가장 확실한 안내서입니다. AI 실무에 종사하는 사람이라면 누구에게나 유용한 최고의 실전 지침서이며, 이 책에 담긴 탄탄한 원칙들은 초보자부터 숙련된 엔지니어까지 모두가 치열한 경쟁 속에서 앞서 나가는 데 큰 힘이 될 것입니다. - 엘리스 크로즈비 (Incremento 공동 설립자 겸 CTO)
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