생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링

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책 정보

· 제목 : 생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링 (랭체인, 스테이블 디퓨전, 미드저니, 챗GPT를 다루는 가장 실용적인 방법)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791169213998
· 쪽수 : 492쪽
· 출판일 : 2025-06-23

책 소개

생성형 AI는 우리가 정보를 생성하고 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 책은 챗GPT, 스테이블 디퓨전 같은 LLM과 확산 모델을 효과적으로 활용하는 방법을 안내한다. AI 모델을 신뢰성 있고 효율적으로 활용하는 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링을 심층적으로 다루며, 실전에서 바로 적용할 수 있는 원칙과 사례를 제공한다.

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

저자소개

마이크 테일러 (지은이) 정보 더보기

미국, 영국, EU에 사무소를 둔 50인 규모의 성장 마케팅 에이전시 Ladder의 공동 창립자입니다. 링크드인 러닝, 유데미, 벡스파워(Vexpower)에서 마케팅과 인공지능 관련 강의를 진행하며, 누적 수강생 수는 40만 명이 넘습니다.

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마케팅 팀을 위해 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수천 개의 반복 작업을 자동화하는 일을 합니다. 미국에 본사를 둔 민간 영리 교육 기관인 제너럴 어셈블리(General Assembly)에서 60회 이상의 데이터 과학 부트캠프를 진행했습니다.

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LG CNS에서 데이터 플랫폼 아키텍트, 데이터 엔지니어로 데이터와 AI 플랫폼 프로젝트를 수행합니다. 다양한 데이터 관련 오픈 소스와 AI 기술에 관심이 많으며, 이를 쉽게 설명하고 전달하는 교육에도 열정을 가지고 있습니다. 새로운 기술을 배우고 탐구하는 것을 즐깁니다.

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개발자이자 강사, 커뮤니티 빌더입니다. 서울대학교에서 인류학을, 한국방송통신대학교에서 컴퓨터 과학과 통계/데이터 과학을 전공했습니다. 다방면의 지식 공유를 통해 AI 생태계의 성장 촉진에 기여했으며, 프로덕트 지향적 AI 엔지니어 모임을 운영합니다. 계속 배우는 사람으로서 더 잘 학습한 AI를 만들고, 다시 그 AI가 사람의 성장을 돕는 순환을 만들고자 합니다.

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