{"product_id":"140206","title":"LLMOps를 활용한 LLM 엔지니어링","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYGWruL1MAzGS4nmz2Lw6nYJe9CJZ.png?v=1765078717\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003eLLMOps를 활용한 LLM 엔지니어링\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/145341599\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  『LLMOps를 활용한 LLM 엔지니어링』은 LLM 애플리케이션의 개발부터 운영, 평가, 개선까지 전 과정을 실무 중심으로 풀어낸 LLMOps 실전 가이드다.\u003cbr\u003e단순한 모델 호출이나 프롬프트 작성에 그치지 않고, LLM을 제품과 서비스에 적용하는 과정에서 반드시 마주치는 문제들을 어떻게 해결하고, 어떻게 관리할 것인지에 초점을 맞췄다.\u003cbr\u003e또한 이 책은 실습용 애플리케이션을 개발하면서 랭체인, 스트림릿, 파인콘 등의 도구를 활용하는 방법과 프롬프트 버저닝, 성능 평가 자동화, 합성 데이터셋 생성 등 실제 운영에 필요한 기능을 직접 구현해보며 LLMOps의 흐름을 체득할 수 있도록 구성돼 있다.\u003cbr\u003e이 책을 처음부터 끝까지 정독한다면 LLM 운영 전반에 대한 인사이트를 얻을 것이며, 필요한 파트만 골라 읽더라도 당장 직면한 문제들을 해결할 수 있는 실용적인 해법을 발견할 수 있을 것이다.\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e[1부] 기본적인 LLMOps의 흐름 \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 01장: LLMOps의 흐름 \u003cbr\u003e1.1 배경: LLM 애플리케이션을 만들기 위한 반복적인 업무 과정 \u003cbr\u003e1.2 LLMOps가 필요한 이유 \u003cbr\u003e1.3 MLOps와 LLMOps의 차이점 \u003cbr\u003e__1.3.1 모델의 복잡성과 규모 \u003cbr\u003e__1.3.2 데이터 관리 및 처리 \u003cbr\u003e__1.3.3 커스터마이제이션과 최적화 \u003cbr\u003e__1.3.4 모니터링 \u003cbr\u003e1.4 LLMOps 워크플로 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 02장: LLM 애플리케이션 개발을 위한 배경 지식 \u003cbr\u003e2.1 LLM 모델 선택 \u003cbr\u003e__2.1.1 상업용 클로즈드 모델 \u003cbr\u003e__2.1.2 오픈소스 모델 \u003cbr\u003e__2.1.3 클로즈드 모델과 오픈소스 모델의 차이점 \u003cbr\u003e__2.1.4 비즈니스 요구사항에 따른 모델 선택 \u003cbr\u003e2.2 애플리케이션 유형에 따른 LLM 파라미터 조절 \u003cbr\u003e2.3 프롬프트의 요소 \u003cbr\u003e__2.3.1 프롬프트의 구성 요소 \u003cbr\u003e__2.3.2 프롬프트 역할 \u003cbr\u003e__2.3.3 프롬프트 템플릿화 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 03장: 실습용 고객 문의 분류 애플리케이션 개발 \u003cbr\u003e3.1 고객 문의 분류 애플리케이션 개요 \u003cbr\u003e3.2 언어 모델 선택 \u003cbr\u003e__3.2.1 앤트로픽의 Messages API \u003cbr\u003e__3.2.2 올라마를 이용한 오픈소스 모델 접근 \u003cbr\u003e3.3 랭체인 개요 \u003cbr\u003e__3.3.1 랭체인을 사용하는 이유 \u003cbr\u003e__3.3.2 랭체인 설치 및 예제 애플리케이션 빌드 \u003cbr\u003e3.4 랭체인 기초 \u003cbr\u003e__3.4.1 프롬프트 템플릿 \u003cbr\u003e__3.4.2 채팅 모델 \u003cbr\u003e__3.4.3 출력 파서 \u003cbr\u003e__3.4.4 LCEL \u003cbr\u003e3.5 랭체인을 이용한 실습 애플리케이션 개발 \u003cbr\u003e__3.5.1 모델 정의 \u003cbr\u003e__3.5.2 출력 파서 정의 \u003cbr\u003e__3.5.3 애플리케이션 체인 개발 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 04장: LLMOps 도구 개발 \u003cbr\u003e4.1 LLMOps 도구의 필요성 \u003cbr\u003e__4.1.1 프롬프트 버저닝 \u003cbr\u003e__4.1.2 평가를 위한 데이터셋 관리 \u003cbr\u003e__4.1.3 성능 평가 기준과 방식 \u003cbr\u003e4.2 LLMOps 도구의 필수 기능과 구성 요소 \u003cbr\u003e__4.2.1 테스트 기능 \u003cbr\u003e__4.2.2 프롬프트 관리 및 버저닝 기능 \u003cbr\u003e__4.2.3 평가 \u003cbr\u003e__4.2.4 데이터셋 관리 기능 \u003cbr\u003e4.3 개발 환경 구성 \u003cbr\u003e__4.3.1 파이썬 기반의 간편한 웹앱 생성을 위한 스트림릿 \u003cbr\u003e__4.3.2 데이터를 저장하기 위한 SQLite \u003cbr\u003e4.4 LLM 테스트 기능 \u003cbr\u003e__4.4.1 테스팅 UI가 필요한 이유 \u003cbr\u003e__4.4.2 테스트 기능에서 지원하는 모델 관리 클래스 구현 \u003cbr\u003e__4.4.3 스트림릿을 이용한 테스트 메뉴 생성 \u003cbr\u003e4.5 프롬프트 관리와 버저닝 \u003cbr\u003e__4.5.1 프롬프트 관리가 필요한 이유 \u003cbr\u003e__4.5.2 프롬프트 관리를 위한 테이블 설계 \u003cbr\u003e__4.5.3 프롬프트 관리를 위한 클래스 구현 \u003cbr\u003e__4.5.4 스트림릿 테스트 메뉴 개선: 프롬프트 저장 및 버전 관리 지원 \u003cbr\u003e__4.5.5 특정 프롬프트 템플릿을 관리하는 클래스 구현 \u003cbr\u003e4.6 평가 지표 \u003cbr\u003e__4.6.1 다양한 평가 지표 \u003cbr\u003e__4.6.2 평가 지표를 생성하는 평가자 클래스 구현 \u003cbr\u003e__4.6.3 평가자 생성 및 사용 \u003cbr\u003e4.7 데이터셋 \u003cbr\u003e__4.7.1 데이터셋 관리를 위한 테이블 설계 \u003cbr\u003e__4.7.2 데이터셋 저장소 클래스 구현 \u003cbr\u003e__4.7.3 단일 데이터셋 관리를 위한 클래스 구현 \u003cbr\u003e__4.7.4 스트림릿을 이용한 데이터셋 관리 메뉴 생성 \u003cbr\u003e4.8 데이터셋 평가 \u003cbr\u003e__4.8.1 데이터셋 평가를 위한 테이블 설계 \u003cbr\u003e__4.8.2 데이터셋 평가 클래스 구현 \u003cbr\u003e__4.8.3 스트림릿을 이용한 평가 실행 메뉴 생성 \u003cbr\u003e__4.8.4 스트림릿을 이용한 평가 결과 조회 메뉴 생성 \u003cbr\u003e4.9 LLMOps 메뉴 구성 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 05장: LLMOps 도구를 이용해 LLM 애플리케이션 관리하기 \u003cbr\u003e5.1 프롬프트 초안 설계 및 생성 \u003cbr\u003e5.2 데이터셋 구축 \u003cbr\u003e5.3 평가 진행 \u003cbr\u003e5.4 프롬프트의 새로운 버전 추가 \u003cbr\u003e5.5 버전별 평가 지표를 비교해 의사결정하기 \u003cbr\u003e5.6 평가 결과를 토대로 질문에 답변하기 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[2부] RAG를 위한 LLMOps의 흐름 \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 06장: 실습용 RAG 기반 보험 챗봇 애플리케이션 \u003cbr\u003e6.1 보험 문의 챗봇 애플리케이션 개요 \u003cbr\u003e6.2 일반적인 검색 증강 생성(RAG) 워크플로 \u003cbr\u003e__6.2.1 문서 인덱싱 프로세스 \u003cbr\u003e__6.2.2 답변 생성 프로세스 \u003cbr\u003e__6.2.3 더 나아간 RAG 패러다임 \u003cbr\u003e6.3 벡터 데이터베이스 파인콘 사용하기 \u003cbr\u003e__6.3.1 실습: 파인콘을 활용한 유사 문서 검색 \u003cbr\u003e6.4 PDF 파일을 읽어 벡터 데이터베이스에 색인 \u003cbr\u003e__6.4.1 문서 청킹 \u003cbr\u003e__6.4.2 문서 청크 벡터화 \u003cbr\u003e__6.4.3 색인 \u003cbr\u003e6.5 입력된 질문과 가장 유사한 문서 검색 \u003cbr\u003e__6.5.1 임베딩 모델로 후보군 문서 검색(10개) \u003cbr\u003e__6.5.2 재순위화 모델로 최종 필터링 (3개) \u003cbr\u003e6.6 실습 애플리케이션 체인 개발 \u003cbr\u003e__6.6.1 검색: 유사 문서 검색 \u003cbr\u003e__6.6.2 생성: 문서 기반으로 답변 생성 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 07장: RAG용 LLMOps 도구 개발 \u003cbr\u003e7.1 RAG 시스템을 위한 도구 기능 \u003cbr\u003e7.2 RAG 평가자 구현 \u003cbr\u003e__7.2.1 RAG 평가 지표 이해하기 \u003cbr\u003e__7.2.2 RAG 평가 지표를 지원하는 라가스 \u003cbr\u003e__7.2.3 RAG용 평가자 구현 \u003cbr\u003e__7.2.4 도구 통합: 동적 평가자 지원 \u003cbr\u003e__7.2.5 도구 통합: RAG 평가 지원 \u003cbr\u003e__7.2.6 스트림릿 평가 메뉴 기능 추가 \u003cbr\u003e7.3 합성 데이터셋 생성 기능 \u003cbr\u003e__7.3.1 RAG의 질문 유형 \u003cbr\u003e__7.3.2 지식 그래프 기반 테스트셋 생성 파이프라인 \u003cbr\u003e__7.3.3 실습: PDF 문서 기반 합성 테스트셋 생성 \u003cbr\u003e__7.3.4 PDF 문서 기반 합성 데이터셋 클래스 구현 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 08장: LLMOps 도구를 이용한 LLM 애플리케이션 관리 \u003cbr\u003e8.1 프롬프트 생성 \u003cbr\u003e8.2 합성 데이터셋 생성 및 저장 \u003cbr\u003e8.3 평가 진행 \u003cbr\u003e8.4 평가 결과 분석 \u003cbr\u003e__8.4.1 토큰 사용량과 지연시간 분석 \u003cbr\u003e__8.4.2 컨텍스트 정밀도와 신뢰성 지표 분석 \u003cbr\u003e8.5 평가 결과를 토대로 질문에 답변하기 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e[3부] 지속적 개선 \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 09장: LLM 애플리케이션의 지속적인 관리 \u003cbr\u003e9.1 모니터링 \u003cbr\u003e__9.1.1 모델 사용량 추적 \u003cbr\u003e__9.1.2 성능 지표 수집 \u003cbr\u003e__9.1.3 프롬프트 인젝션 공격 탐지 \u003cbr\u003e9.2 리소스 관리: 비용 절감과 모델 경량화 \u003cbr\u003e__9.2.1 캐싱 \u003cbr\u003e__9.2.2 모델 경량화: 양자화 \u003cbr\u003e__9.2.3 모델 경량화: 지식 증류 \u003cbr\u003e9.3 딥시크가 불러온 시장의 방향성 \u003cbr\u003e__9.3.1 저비용 고성능 AI 모델 개발 \u003cbr\u003e__9.3.2 오픈소스화 전략 \u003cbr\u003e__9.3.3 효율적인 학습 기법 도입 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▣ 10장: LLMOps 도구의 지속적 개선 \u003cbr\u003e10.1 체이닝, 에이전트 지원과 모니터링 \u003cbr\u003e__10.1.1 체이닝 \u003cbr\u003e__10.1.2 에이전트 \u003cbr\u003e10.2 모델 배포 프로세스 지원 \u003cbr\u003e__10.2.1 모델 학습 \u003cbr\u003e__10.2.2 모델 서빙 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5265\/MidCate1\/526403910.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e★ 이 책에서 다루는 내용 ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ LLM 애플리케이션의 반복 개발을 위한 LLMOps 흐름 이해\u003cbr\u003e◎ 클로즈드\/오픈소스 LLM 모델의 선택 기준과 프롬프트 구성 요소\u003cbr\u003e◎ 랭체인을 활용한 고객 문의 분류 애플리케이션 개발\u003cbr\u003e◎ 프롬프트 버전 관리, 테스트, 평가가 가능한 LLMOps 도구 개발\u003cbr\u003e◎ 스트림릿 기반 프롬프트\/데이터셋\/지표 관리 UI 구성\u003cbr\u003e◎ 파인콘 및 문서 청킹을 활용한 RAG 기반 챗봇 구현\u003cbr\u003e◎ RAG 시스템 성능 측정을 위한 라가스 평가자와 합성 데이터셋 생성\u003cbr\u003e◎ 캐싱, 모델 경량화, 모니터링 등 지속적 개선 전략과 도구 통합 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 04월 24일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e328쪽 | 175*235*14mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791158396022\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893405220906,"sku":"140206","price":38.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/95577400ca83f180b7f3936a21ef45b5.jpg?v=1765400603","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/140206","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}