생성형 AI의 개요와 함께 LangChain 프레임워크를 사용한 실질적인 구현 사례까지 모두 10개의 장으로 구성해 포괄적으로 제공하는 책이다.
1장은 생성형 AI가 텍스트, 이미지, 그리고 비디오 처리를 어떻게 혁신적으로 변화시키는지 설명한다. 이 장에서는 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델) 등의 생성 모델을 소개하며, 그 잠재력을 자세히 살펴본다. 2장에서는 LangChain의 프레임워크를 활용한다. 낡은 지식, 행동 제한 그리고 환각의 위험과 같은 한계를 다루며, LangChain이 외부 데이터와 개입을 통합해 더 일관된 AI 응용 프로그램을 어떻게 구현하는지 설명한다.
3장은 환경 설정의 기본 지식을 다루며, Docker, Conda, Pip, Poetry 설치 안내부터 시작한다. OpenAI의 ChatGPT와 Hugging Face와 같은 다양한 공급 업체로부터 모델을 통합하는 방법에 대한 내용과 필요한 API 키를 얻는 과정을 설명한다. 4장에서는 정보 추출을 위한 밀도 체인(Chain of Density)을 알아보고, LangChain 데코레이터(decorator)와 표현 언어에 대한 논의를 통해 사용자 맞춤형 행동을 정의하는 방법을 설명한다. 5장은 ChatGPT와 같은 챗봇의 능력을 향상시키기 위해 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)과 같은 방법을 설명한다. 6장은 소프트웨어 개발에서 부상하는 LLM의 역할을 조사하며, AI가 코딩 작업을 자동화하고 동적 코딩 비서로서의 역할 가능성을 알아본다. 7장은 생성형 AI와 데이터 과학의 공통점을 탐색하며, LLM이 생산성을 향상시키고 과학적 발견을 촉진할 수 있는 잠재력을 살펴본다. 8장은 미세 조정(fine-tuning)과 프롬프팅(prompting)과 같은 조건화 기술을 알아본다. 9장은 LLM을 실제 응용 프로그램 내에서 배치하는 데 있어서의 복잡성을 다루며, 성능 보장, 규제 요구 사항 충족, 규모에 대한 강건성 및 효과적인 모니터링을 위한 모범 사례를 살펴본다. 10장은 생성형 AI의 잠재적인 발전과 사회 기술적 도전에 대해 자세히 알아본다.