실전 프로젝트로 OpenAI API와 랭체인 마스터하기, AI 기술의 최전선에서 배우는 실전 프로젝트 12가지! 이 책은 초보자부터 전문가까지 AI 애플리케이션을 손쉽게 개발할 수 있도록 돕습니다. OpenAI API와 랭체인을 활용한 프로젝트를 통해 텍스트 생성, 음성 비서, AI 도슨트, 챗봇 제작 등 다양한 분야에서의 응용법을 익힐 수 있습니다. ◎ 텍스트 생성에서 이미지 생성까지: ChatGPT와 DALL·E를 활용한 혁신적인 프로그램을 개발합니다. ◎ 음성 비서, 챗봇, 유튜브 요약 등 다양한 실전 프로젝트: 단계별로 따라 하며 AI 활용 능력을 한층 높일 수 있습니다. ◎ 랭체인과 RAG 기술 심층 학습: 복잡한 문서 처리 및 정보 검색 기반 AI 응용 프로그램을 제작합니다. ◎ ChatGPT 파인 튜닝: 맞춤형 AI 개발로 실전 문제를 해결할 수 있습니다.

▣ 01장: OpenAI란?
1.1 OpenAI API란?
__텍스트 생성(GPT 시리즈)
__이미지 생성(DALL·E 3)
__비전(GPT-4 V)
__인간의 음성 언어 인식(Whisper)
__인간의 음성 언어 생성(TTS)
__다양한 기능의 챗봇 만들기(Assistant)
__자연어 임베딩
__텍스트 생성 언어 모델의 파인 튜닝
1.2 API 사용 요금
__텍스트 생성 모델
__이미지 생성 모델
__비전 모델
__인간의 음성 언어 인식 및 생성
__다양한 기능의 챗봇 만들기(Assistant)
__자연어 임베딩
__텍스트 생성 모델의 파인 튜닝
1.3 OpenAI API 키 발급하기
1.4 OpenAI API 사용에 관한 Q&A

▣ 02장: 실습 환경 구축하기
2.1 파이썬 설치하기
__윈도우에서 파이썬 설치하기
__macOS에서 파이썬 설치하기
2.2 파이썬 가상 환경 만들기
__프로젝트 폴더 만들기
__가상 환경 생성하기
__가상 환경 진입하기
__가상 환경 벗어나기
2.3 비주얼 스튜디오 코드 설치하기
2.4 주피터 노트북 사용 방법 익히기

▣ 03장: 텍스트 생성 모델
3.1 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
3.2 텍스트 생성 모델의 기본 API 사용법 익히기
__파이썬 스크립트 생성
__기본 질문하기
__역할 부여하기
__이전 대화를 포함하여 답변하기
__JSON 구조로 답변 받기
3.3 프로그램 UI를 생성하는 스트림릿 사용법 익히기
__스트림릿 설치
__스트림릿 가져오기
__스트림릿 기본 함수
__앱 실행하기
3.4 텍스트 생성 모델을 활용한 글 요약 프로그램 만들기
__프로그램 구조
__코드 구조
__기본 정보 불러오기
__기능 구현 함수
__메인 함수

▣ 04장: 음성 비서 만들기(TTS, STT)
4.1 음성 비서 프로그램 맛보기
4.2 프로그램 구조
4.3 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
4.4 TTS 소개
__TTS 과금 체계
__TTS 사용해보기
__앱 실행하기
4.5 Whisper 소개
__Whisper 사용해보기
__앱 실행하기
4.6 음성 비서 서비스
__코드 구조
__기본 정보 불러오기
__기능 구현 함수
__메인 함수
__앱 실행하기

▣ 05장: 이미지 설명을 들려주는 AI 도슨트
5.1 AI 도슨트 서비스 맛보기
5.2 프로그램 구조
5.3 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
5.4 GPT-4V 소개
__GPT-4V의 과금 체계
__GPT-4V 사용해보기
5.5 AI 도슨트 서비스
__코드 구조
__기본 정보 불러오기
__기능 구현 함수
__메인 함수
__앱 실행하기

▣ 06장: 랭체인과 RAG 이해하기
6.1 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
6.2 RAG(Retrieval-Augmented Generation)
__텍스트 임베딩
__코사인 유사도
__OpenAI의 Embedding API
__RAG를 이용한 챗봇의 구조
6.3 ChatOpenAI와 Memory
6.4 길이로 분할하는 RecursiveCharacterTextSplitter
6.5 의미로 분할하는 SemanticChunker
__백분위수 방식
__표준편차 방식
__사분위수 방식
6.6 다양한 PDF Loader
__PyPDFLoader
__PyMuPDFLoader
__PDFPlumberLoader
6.7 벡터 데이터베이스
__크로마
__파이스

▣ 07장: 복잡한 PDF 파일로 만드는 RAG 챗봇
7.1 복잡한 PDF를 이용한 챗봇 맛보기
7.2 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
7.3 랭체인을 이용한 RAG 챗봇

▣ 08장: Whisper와 랭체인을 이용해 유튜브 요약하기
8.1 유튜브 요약/번역 프로그램 맛보기
8.2 프로그램 구조
8.3 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
8.4 랭체인의 load_summarize_chain
__앱 실행하기
8.5 유튜브 요약/번역 프로그램
__코드 구조
__기본 정보 불러오기
__기능 구현 함수
__메인함수
__앱 실행하기
__에러 발생 시

▣ 09장: GPT-4를 이용한 선택에 따라 스토리가 진행되는 동화책
9.1 선택에 따라 스토리가 진행되는 동화책 맛보기
__선택에 따라 스토리가 진행되는 동화책 서비스
9.2 프로그램 구조
9.3 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
9.4 이미지 생성 AI DALL·E 소개
__DALL·E 과금 체계
__DALL·E 사용해 보기
9.5 동화책 만들기
__코드 구조
__코드 실행 순서도
__기본 정보 불러오기
__기능 구현 함수
__메인 함수
__GPT-4 선언 함수
__DALL·E 호출 함수
__앱 실행하기

▣ 10장: GPTs를 활용한 노코드 챗봇 만들기
10.1 GPT 스토어
10.2 GPT 빌더를 활용한 챗봇 제작 기초
10.3 문서를 참고하여 챗봇 제작하기
10.4 웹 브라우징 기능을 활용한 챗봇 제작하기
10.5 이미지 생성 AI인 DALL·E를 활용한 챗봇 제작하기
10.6 Actions를 활용하여 외부 API를 챗봇에 적용하기

▣ 11장: Assistants API를 활용한 커스터마이징 챗봇 만들기
11.1 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
11.2 문서 기반 답변 Assistants API 사용법 익히기
__클라이언트 생성 및 참고 파일 업로드하기
__Assistant 생성하기
__Thread 생성하기
__Run을 통해 질문 및 답변 받기
11.3 함수 호출을 활용한 Assistants API 사용법 익히기
__주식의 현재가를 불러오는 yfinance API
__파이썬 스크립트 생성
__함수 생성 및 스키마 작성
__Assistant 생성 및 실행
11.4 기업의 주가 및 최신 뉴스를 답변하는 주가 정보 AI 챗봇
__프로그램 맛보기
__프로그램 구조
__코드 작성하기
__코드 구조
__기본 정보 불러오기
__기능 구현 함수
__메인 함수

▣ 12장: OpenAI의 ChatGPT 추가 학습하기
12.1 ChatGPT의 파인 튜닝
12.2 실습 환경 구축하기
__프로젝트 폴더 생성하기
__가상 환경 생성하기
__VS Code에서 프로젝트 폴더 선택하기
12.3 파인 튜닝을 위한 데이터셋 준비
12.4 심리 상담 ChatGPT 만들기
__데이터셋 준비하기
__전처리 후 데이터 예시
__파일 업로드
__파인 튜닝
__status 확인
__파인 튜닝 모델 사용하기

김준성
성균관대 기계공학부를 졸업하고 현대자동차 연구소에 입사했습니다. 입사 후 데이터 사이언스에 관심을 갖고 성균관대 데이터사이언스융합학과에 진학하여 석사학위를 땄습니다. 현재 현대자동차에서 자율주행SW개발 엔지니어로 일하고 있습니다. ChatGPT를 다양한 분야, 특히 데이터 사이언스 분야에 응용하고자 연구/개발에 힘쓰고 있습니다.

브라이스 유
회사에서 딥러닝을 이용한 자연어 처리 개발 업무를 하고 있는 개발자입니다. 여러 가지 현실의 문제를 GPT와 같은 언어 모델을 통해 푸는 것에 관심이 많습니다.

안상준
제조, 금융, 유통, 식품, 마케팅 등 다양한 도메인에서 많은 인공지능 프로젝트를 수행했습니다. 특히 자연어 처리와 인공지능 교육 분야에 애정과 관심이 많으며, 위키독스에 《딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문》이라는 입문서 e-book을 저술했습니다. 현재는 인공지능 프리랜서로 대학교, 대학원 등에서 데이터 사이언스 분야를 강의하고 있습니다.

실전 프로젝트로 OpenAI API와 랭체인 마스터하기, AI 기술의 최전선에서 배우는 실전 프로젝트 12가지!

이 책은 초보자부터 전문가까지 AI 애플리케이션을 손쉽게 개발할 수 있도록 돕습니다. OpenAI API와 랭체인을 활용한 프로젝트를 통해 텍스트 생성, 음성 비서, AI 도슨트, 챗봇 제작 등 다양한 분야에서의 응용법을 익힐 수 있습니다.

◎ 텍스트 생성에서 이미지 생성까지: ChatGPT와 DALL·E를 활용한 혁신적인 프로그램을 개발합니다.
◎ 음성 비서, 챗봇, 유튜브 요약 등 다양한 실전 프로젝트: 단계별로 따라 하며 AI 활용 능력을 한층 높일 수 있습니다.
◎ 랭체인과 RAG 기술 심층 학습: 복잡한 문서 처리 및 정보 검색 기반 AI 응용 프로그램을 제작합니다.
◎ ChatGPT 파인 튜닝: 맞춤형 AI 개발로 실전 문제를 해결할 수 있습니다.