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생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링

생성형 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링

  • 제임스 피닉스
  • |
  • 한빛미디어
  • |
  • 2025-06-23 출간
  • |
  • 492페이지
  • |
  • 183 X 235mm
  • |
  • ISBN 9791169213998
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출판사서평

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

목차

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

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