{"product_id":"154449","title":"OpenAI 구글 Gemini 업스테이지 Solar API를 활용한 실전 LLM 앱 개발","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYDPL2Q1F3Qki4iIO14KV8IQXwA9Y.png?v=1765080163\" 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\"\u003eOpenAI, 구글 Gemini, 업스테이지 Solar API를 활용한 실전 LLM 앱 개발\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\/141128415\/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  \u003cb\u003e생성 AI 기술로 최적의 LLM API 애플리케이션 개발 방법을 익혀보세요!\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e이 책은 오픈AI(OpenAI), 구글 제미나이(Gemini), 업스테이지 솔라(Solar) 등 최신 LLM API를 활용해 인공지능 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개한다. API 통합부터 프롬프트 엔지니어링, RAG 구현, 랭체인(LangChain)과 플로와이즈(Flowise)를 활용한 애플리케이션 개발, 스트림릿(Streamlit)과 Flet으로 구현하는 실용적인 웹\/데스크톱 앱 제작까지 단계별로 안내한다.\u003cbr\u003e프로그래밍 기초 지식만 있다면 이 책을 통해 LLM 전문 개발자로 성장할 수 있다.\u003cbr\u003e복잡한 이론 대신 실전 예제와 함께, LLM의 잠재력을 최대한 활용하는 방법을 배우게 될 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▣ 01장: LLM API 프로그래밍 개요\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e1.1 플레이그라운드에서 LLM 기초 익히기\u003cbr\u003e1.2 더 나은 지침을 작성하는 방법\u003cbr\u003e1.3 LLM 최강자 OpenAI의 API\u003cbr\u003e1.4 구글 제미나이 API 파헤치기\u003cbr\u003e1.5 대한민국 대표 LLM, 업스테이지 솔라 API\u003cbr\u003e1.6 랭체인 기초부터 RAG 구축까지\u003cbr\u003e1.7 스트림릿으로 LLM 웹 애플리케이션 개발\u003cbr\u003e1.8 다중 플랫폼 LLM 애플리케이션 개발\u003cbr\u003e1.9 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 02장: OpenAI 플레이그라운드에서 LLM 기초 익히기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e2.1 OpenAI 가입과 결제 설정\u003cbr\u003e__OpenAI 가입\u003cbr\u003e__결제 카드 등록\u003cbr\u003e__크레딧 구매\u003cbr\u003e2.2 OpenAI 플레이그라운드 둘러보기\u003cbr\u003e__플레이그라운드에 입장\u003cbr\u003e__Completions\u003cbr\u003e__Chat 모드\u003cbr\u003e__TTS\u003cbr\u003e2.3 Chat 모드와 Complete 모드 비교\u003cbr\u003e__단일 턴과 다중 턴 대화\u003cbr\u003e__텍스트 요약\u003cbr\u003e__코드 완성\u003cbr\u003e2.4 다양한 프롬프트 예제를 보고 배우기\u003cbr\u003e2.5 토큰\u003cbr\u003e__토큰 개념과 토큰 수\u003cbr\u003e__OpenAI의 토큰화 확인하기\u003cbr\u003e2.6 매개변수 조절하기\u003cbr\u003e__Model\u003cbr\u003e__Temperature\u003cbr\u003e__Maximum Tokens\u003cbr\u003e__Stop sequences\u003cbr\u003e__Top P\u003cbr\u003e__Frequency penalty와 Presence penalty\u003cbr\u003e2.7 모델 성능 간단 비교\u003cbr\u003e__텍스트 요약\u003cbr\u003e__질의응답\u003cbr\u003e__물리학 문제 풀이\u003cbr\u003e__대학수학능력 국어 점수\u003cbr\u003e2.8 도구를 활용하는 어시스턴트를 코딩 없이 만들기\u003cbr\u003e__첫 번째 어시스턴트 만들기 - 고민 상담 봇\u003cbr\u003e__코드 인터프리터로 PPT 문서를 제작하는 어시스턴트 만들기\u003cbr\u003e__PDF 파일 등의 ‘지식'을 참고해 답변하는 어시스턴트 만들기\u003cbr\u003e2.9 Realtime\u003cbr\u003e__실시간 대화 체험하기\u003cbr\u003e__Realtime API의 활용 가능성\u003cbr\u003e2.10 생성 빈도 제한\u003cbr\u003e2.11 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 03장: 더 나은 프롬프트 작성하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e3.1 구체적으로 지시하기\u003cbr\u003e3.2 적확한 표현을 찾기\u003cbr\u003e__단어 선택에 따라 작동 방식이 달라지는 예\u003cbr\u003e__문장의 어조를 지정하는 예\u003cbr\u003e3.3 부정문보다는 긍정문\u003cbr\u003e3.4 문제에 답을 함께 주기\u003cbr\u003e3.5 제로샷, 원샷, 퓨샷, 매니샷 학습\u003cbr\u003e__제로샷\u003cbr\u003e__원샷\u003cbr\u003e__퓨샷\u003cbr\u003e__매니샷\u003cbr\u003e3.6 수행 단계 나누기\u003cbr\u003e__단순 질의\u003cbr\u003e__프롬프트 연쇄\u003cbr\u003e3.7 CoT: 차근차근 생각하라고 시키기\u003cbr\u003e__예: 사과 12개의 가격 구하기\u003cbr\u003e__예: 숫자를 두 수의 곱으로 나타내기\u003cbr\u003e3.8 출력 형식 지정하기\u003cbr\u003e__답이 여러 개인 주관식 단답형 시험 문제 출제\u003cbr\u003e__LLM별 선호 형식\u003cbr\u003e__구조화된 출력을 얻는 방법\u003cbr\u003e3.9 LLM으로 프로그래밍 SQL 문 생성\u003cbr\u003e__SQL 개요\u003cbr\u003e__LLM을 활용한 자연어 질의 변환\u003cbr\u003e__보안 및 성능상의 위험과 해결 방안\u003cbr\u003e__활용 사례\u003cbr\u003e3.10 멀티모달 모델의 객체 인식 정확도 높이기\u003cbr\u003e3.11 ReAct\u003cbr\u003e__ReAct란?\u003cbr\u003e__ReAct 작동 방식\u003cbr\u003e__ReAct의 이점\u003cbr\u003e__ReAct의 한계\u003cbr\u003e__ReAct 프롬프트 작성 방법\u003cbr\u003e__추가 정보\u003cbr\u003e3.12 검색 증강 생성\u003cbr\u003e__RAG란?\u003cbr\u003e__RAG의 장점\u003cbr\u003e__RAG의 단점 및 한계\u003cbr\u003e__RAG의 문제점 해결 방안\u003cbr\u003e__RAG vs.\u003cbr\u003e큰 컨텍스트\u003cbr\u003e__정리\u003cbr\u003e3.13 프롬프트 엔지니어링의 위협과 보안\u003cbr\u003e__위협의 예\u003cbr\u003e__모범 사례\u003cbr\u003e3.14 정리\u003cbr\u003e3.15 더 읽을 거리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 04장: OpenAI API 프로그래밍\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e4.1 OpenAI API 키 발급받기\u003cbr\u003e4.2 API 키를 안전하게 보관하기\u003cbr\u003e__API 키를 구글 코랩 보안 비밀에 등록하기\u003cbr\u003e__컴퓨터 환경 변수에 API 키를 등록하기\u003cbr\u003e4.3 OpenAI API 사용해 보기\u003cbr\u003e4.4 대화 기록 쌓기\u003cbr\u003e4.5 OpenAI API의 출력을 구조화하기\u003cbr\u003e__출력 구조화 개요\u003cbr\u003e__JSON 모드와 Structured Outputs 비교\u003cbr\u003e__Pydantic을 활용한 출력 구조화 실습\u003cbr\u003e__JSON 스키마를 활용한 출력 구조화 실습\u003cbr\u003e4.6 OpenAI API를 활용한 임베딩\u003cbr\u003e__임베딩이란?\u003cbr\u003e__OpenAI API로 임베딩 생성\u003cbr\u003e__코사인 유사도\u003cbr\u003e__비슷한 의미를 갖는 단어\/문장 찾기\u003cbr\u003e4.7 멀티모달 모델을 활용한 이미지 이해\u003cbr\u003e__웹상의 이미지에 관해 설명하기\u003cbr\u003e__로컬 이미지에 관해 설명하기\u003cbr\u003e__텍스트를 포함한 이미지를 이해\u003cbr\u003e4.8 이미지 생성\u003cbr\u003e__이미지 생성 기본 예제\u003cbr\u003e__여러 장의 이미지를 생성하기\u003cbr\u003e4.9 음성 합성\u003cbr\u003e4.10 위스퍼로 음성 받아쓰기\u003cbr\u003e__패키지 선택 및 설치\u003cbr\u003e__받아쓰기 함수 정의\u003cbr\u003e__오디오 파일 받아쓰기\u003cbr\u003e__유튜브 영상 자막 만들기\u003cbr\u003e__프롬프트로 맥락을 설명하고 자막 만들기\u003cbr\u003e__녹취록 만들기\u003cbr\u003e4.11 Batch API를 활용한 일괄 처리\u003cbr\u003e__감성 분석과 네이버 영화 리뷰 데이터셋\u003cbr\u003e__감성 분석의 다양한 접근 방식\u003cbr\u003e__단일 샘플 감성 분석 테스트\u003cbr\u003e__Batch API를 이용한 감성 분석 예제\u003cbr\u003e__결과 분석 및 모델 선택 가이드\u003cbr\u003e__Batch API 사용 시 주의사항\u003cbr\u003e4.12 유해 텍스트 확인\u003cbr\u003e__모더레이션의 범주\u003cbr\u003e__모더레이션 실습\u003cbr\u003e__한국어 모더레이션의 한계\u003cbr\u003e4.13 어시스턴트 API\u003cbr\u003e__어시스턴트의 주요 구성 요소\u003cbr\u003e__단순한 어시스턴트 ‘쉬운 말 추천 봇 v1’\u003cbr\u003e__어시스턴트 API의 함수 호출 기능\u003cbr\u003e__함수를 활용하는 ‘쉬운 말 추천 봇 v2’\u003cbr\u003e__타빌리 검색 API를 활용해 용어 설명을 작성하는 어시스턴트 만들기\u003cbr\u003e__Assistant API 활용 시 고려할 점\u003cbr\u003e4.14 파인튜닝\u003cbr\u003e__파인튜닝 개요와 장단점\u003cbr\u003e__파인튜닝 실습 개요\u003cbr\u003e__CSV\/TSV 데이터 준비\u003cbr\u003e__데이터 가공\u003cbr\u003e__데이터 업로드와 파인튜닝 실행\u003cbr\u003e__테스트\u003cbr\u003e4.15 OpenAI 모델별 API 요금\u003cbr\u003e__GPT-4o\u003cbr\u003e__GPT-4o mini\u003cbr\u003e__o1 시리즈\u003cbr\u003e__GPT-4 Turbo 및 GPT-4\u003cbr\u003e__GPT-3.5 Turbo\u003cbr\u003e__파인튜닝\u003cbr\u003e__오디오 모델\u003cbr\u003e__Realtime API\u003cbr\u003e4.16 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 05장: 구글 제미나이 API\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e5.1 구글 제미나이 API 개요\u003cbr\u003e5.2 제미나이 API 환경 설정\u003cbr\u003e__구글 제미나이 API 키 발급\u003cbr\u003e__주요 모델 및 무료 사용량\u003cbr\u003e__구글 제미나이 AI 환경 변수 설정과 SDK 설치\u003cbr\u003e5.3 제미나이 AI 기본 사용법\u003cbr\u003e__기본 사용법 1 - 싱글턴으로 메시지 주고받기\u003cbr\u003e__기본 사용법 2 - 멀티턴으로 메시지 주고받기(1)\u003cbr\u003e__기본 사용법 3 - 멀티턴으로 메시지 주고받기(2)\u003cbr\u003e5.4 시스템 지침 사용하기\u003cbr\u003e__페르소나 만들기\u003cbr\u003e__답변 형식 지정하기\u003cbr\u003e5.5 제미나이 AI I\/O 구조\u003cbr\u003e__제미나이 AI 입력 데이터 구조\u003cbr\u003e__제미나이 AI 출력 데이터 구조\u003cbr\u003e5.6 제미나이 AI 제어하기\u003cbr\u003e__매개변수 설정하기\u003cbr\u003e__안전성 점검하기\u003cbr\u003e5.7 제미나이 API로 유튜브 동영상 인식하기\u003cbr\u003e__유튜브 동영상 인식 파이프라인\u003cbr\u003e__유튜브 동영상 다운로드\u003cbr\u003e__유튜브 동영상 업로드\u003cbr\u003e5.8 File API를 활용해 음성 인식하기\u003cbr\u003e__음성 인식하기\u003cbr\u003e5.9 제미나이로 함수 호출하기\u003cbr\u003e__함수 호출 기초\u003cbr\u003e__LMM의 함수 호출 과정\u003cbr\u003e__함수 호출 구현하기\u003cbr\u003e__스마트폰 주문 챗봇 구현\u003cbr\u003e__2단계 함수 호출 구현하기\u003cbr\u003e5.10 인터넷 검색으로 답변 품질 높이기\u003cbr\u003e__그라운딩 기능 사용하기\u003cbr\u003e__인터넷 검색 통제하기\u003cbr\u003e5.11 OpenAI 호환성\u003cbr\u003e__SDK 없이 API 호출하는 방법\u003cbr\u003e__OpenAI 호환성이 가능한 이유\u003cbr\u003e__OpenAI 호환성 적용 전략\u003cbr\u003e5.12 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 06장: 업스테이지 API\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e6.1 업스테이지 API 개요\u003cbr\u003e__솔라 LLM 기반 API\u003cbr\u003e__문서 처리용 API\u003cbr\u003e6.2 업스테이지 모델 체험하기\u003cbr\u003e__업스테이지 플레이그라운드\u003cbr\u003e__Poe.com에서 채팅\u003cbr\u003e__솔라 번역 모델을 체험할 수 있는 Solar Custom Translate\u003cbr\u003e6.3 업스테이지 회원 가입하고 API 키 받기\u003cbr\u003e6.4 솔라 LLM으로 채팅 구현하기\u003cbr\u003e__공식 문서의 예제 코드 확인\u003cbr\u003e__솔라 챗 API 실습\u003cbr\u003e6.5 솔라 번역 API 활용하기\u003cbr\u003e__솔라 번역 API 기본 사용법\u003cbr\u003e__번역 예시를 함께 입력하기\u003cbr\u003e6.6 솔라 임베딩 API\u003cbr\u003e__간단한 임베딩 예시\u003cbr\u003e__임베딩 함수 정의\u003cbr\u003e__비슷한 속담 찾기\u003cbr\u003e6.7 문서 OCR 사용해 보기\u003cbr\u003e6.8 웹에서 이미지를 크롤링하고 텍스트를 추출해 질의응답\u003cbr\u003e__API 키 준비\u003cbr\u003e__이미지 가져오기\u003cbr\u003e__이미지에서 텍스트 추출\u003cbr\u003e__질의응답\u003cbr\u003e6.9 업스테이지 API를 활용한 애플리케이션 소개\u003cbr\u003e6.10 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 07장: 랭체인과 플로와이즈\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e7.1 랭체인 개요\u003cbr\u003e__랭체인 프레임워크\u003cbr\u003e__파이썬과 자바스크립트용 랭체인\u003cbr\u003e__랭체인 버전별 주요 변화\u003cbr\u003e__LCEL\u003cbr\u003e__랭체인에 관한 비판과 개선\u003cbr\u003e__랭체인 기반 로코드\/노코드 도구\u003cbr\u003e__랭체인의 대안\u003cbr\u003e7.2 플로와이즈로 코딩 없이 랭체인 활용하기\u003cbr\u003e__Node.js 설치\u003cbr\u003e__플로와이즈 설치와 실행\u003cbr\u003e__간단한 챗봇 만들기\u003cbr\u003e__플로와이즈에서 사용할 수 있는 다양한 노드들\u003cbr\u003e__플로와이즈로 제품 카탈로그 챗봇 만들기\u003cbr\u003e7.3 랭체인의 구성 요소\u003cbr\u003e__Model I\/O\u003cbr\u003e__검색\u003cbr\u003e__조합\u003cbr\u003e__추가 구성 요소\u003cbr\u003e7.4 랭체인 기본 실습\u003cbr\u003e__솔라 API를 활용한 간단한 질의응답 및 채팅\u003cbr\u003e__언어 모델 교체하기\u003cbr\u003e__프롬프트 템플릿\u003cbr\u003e7.5 LCEL\u003cbr\u003e__LCEL 개요\u003cbr\u003e__LCEL 실습\u003cbr\u003e7.6 타빌리 검색 도구를 사용하는 에이전트\u003cbr\u003e7.7 제미나이, 랭체인, 크로마DB를 활용해 RAG 시스템 구축하기\u003cbr\u003e__준비 작업하기\u003cbr\u003e__벡터 DB 만들어 보기\u003cbr\u003e__벡터 DB 기반 질의응답 프로그램 만들기\u003cbr\u003e7.8 웹 스크레이핑과 요약\u003cbr\u003e__주피터 실습 환경 구성\u003cbr\u003e__파이썬 실습\u003cbr\u003e7.9 맞춤 로더 제작\u003cbr\u003e__패키지 설치\u003cbr\u003e__API 키를 환경 변수에 설정\u003cbr\u003e__로더 클래스 정의\u003cbr\u003e__위키독스 책 내용을 로드\u003cbr\u003e__색인 생성과 질의응답\u003cbr\u003e7.10 Runnable을 활용한 다국어 리뷰 감성 분석 시스템 구축\u003cbr\u003e__Runnable 개념 소개\u003cbr\u003e__실습 코드 개요\u003cbr\u003e__언어 감지 설정\u003cbr\u003e__다국어 리뷰 감성 분석 시스템 구축 준비\u003cbr\u003e__번역 기능 구현\u003cbr\u003e__감성 분석 및 키포인트 추출 설정\u003cbr\u003e__Runnable 컴포넌트 정의\u003cbr\u003e__전체 워크플로 구성\u003cbr\u003e__시스템 실행 및 결과 분석\u003cbr\u003e7.11 랭서브로 노랫말 생성기 웹 앱 만들기\u003cbr\u003e__코드 작성\u003cbr\u003e__웹서버 실행 및 테스트\u003cbr\u003e__API 문서 자동 생성\u003cbr\u003e__API 호출\u003cbr\u003e__실습 종료\u003cbr\u003e7.12 랭스미스\u003cbr\u003e__랭스미스의 주요 기능\u003cbr\u003e__API 키 발급받기\u003cbr\u003e__코드 실습\u003cbr\u003e7.13 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 08장: 스트림릿으로 인공지능 웹 애플리케이션 만들기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e8.1 스트림릿 기초\u003cbr\u003e__첫 번째 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e__스트림릿 앱 실행과 종료\u003cbr\u003e__스트림릿 앱의 기본 구조\u003cbr\u003e__파인튜닝용 데이터 변환기 만들기\u003cbr\u003e__BMI를 계산하고 차트를 그리는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e__비밀 정보를 안전하게 저장하기\u003cbr\u003e8.2 시험 문제를 출제하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e8.3 상품평을 분류하고 시각화하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e8.4 제미나이 API를 활용해 스트림릿 챗봇 만들기\u003cbr\u003e__캐싱과 세션 스테이트\u003cbr\u003e__메시지 컨테이너\u003cbr\u003e__제미나이 챗봇 단계별 구현하기\u003cbr\u003e__응답 방식 개선하기\u003cbr\u003e8.5 이미지를 설명하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e8.6 DALL·E 3로 이미지를 생성하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e8.7 유튜브 영상 자막을 추출하고 콘텐츠를 생성하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e__실습 준비\u003cbr\u003e__유튜브 영상 제목과 설명을 가져오는 함수\u003cbr\u003e__영상 설명에서 키워드를 추출하는 함수\u003cbr\u003e__영상의 음성을 다운로드하는 함수\u003cbr\u003e__음성에서 텍스트를 추출하는 함수\u003cbr\u003e__콘텐츠 유형\u003cbr\u003e__요약, 에세이, 블로그, 비평 생성\u003cbr\u003e__녹취록\/자막 번역\u003cbr\u003e__실행\u003cbr\u003e8.8 이미지에서 텍스트를 추출하고 요약하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e8.9 영수증 이미지를 분석하는 스트림릿 앱 만들기\u003cbr\u003e__1단계: 영수증 이미지를 업로드받아 화면에 출력\u003cbr\u003e__2단계: 영수증 정보를 추출해 화면에 출력\u003cbr\u003e__3단계: 지출 내역 자동 분류 기능을 추가해 완성\u003cbr\u003e8.10 파인튜닝한 모델을 사용하는 문장 교정기 만들기\u003cbr\u003e__문장 교정기 개요\u003cbr\u003e__AsyncOpenAI 소개\u003cbr\u003e__문장 교정기 구현\u003cbr\u003e__앱 실행 및 활용\u003cbr\u003e__추가 예제\u003cbr\u003e8.11 스트림릿과 랭체인을 활용한 챗봇 만들기\u003cbr\u003e8.12 정리\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 09장: Flet 프레임워크와 LLM API를 활용해 다국어 채팅 앱 만들기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e9.1 Flet 프레임워크 소개\u003cbr\u003e9.2 Flet 개발을 위한 환경 구성\u003cbr\u003e__가상 환경 활성화\u003cbr\u003e__Flet 설치\u003cbr\u003e9.3 첫 번째 Flet 앱 만들기\u003cbr\u003e__Flet 프로젝트 생성\u003cbr\u003e__코드 설명\u003cbr\u003e__Flet 앱 실행\u003cbr\u003e9.4 기본적인 채팅 앱 만들기\u003cbr\u003e__채팅 앱의 기본 구조 이해하기\u003cbr\u003e__기본적인 Flet 채팅 앱 만들기\u003cbr\u003e__입장할 때 사용자 이름 입력받기\u003cbr\u003e__로그인 및 채팅 메시지 구분\u003cbr\u003e__메시지 표시 방식 변경\u003cbr\u003e9.5 다국어 채팅 번역 기능 추가 및 완성\u003cbr\u003e__앱 생성\u003cbr\u003e__코드 설명\u003cbr\u003e__앱 실행\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 부록A: 모델별 토큰 사용량 비교\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eA.1 OpenAI 모델\u003cbr\u003e__GPT-3.5 Turbo, GPT-4 Turbo, GPT-4\u003cbr\u003e__GPT-4o, GPT-4o mini\u003cbr\u003eA.2 Gemini Pro\u003cbr\u003eA.3 Solar\u003cbr\u003eA.4 비교\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 부록B: 구글 클라우드에서 버텍스 제미나이 사용하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eB.1 버텍스 제미나이에 도달하는 논리적 경로\u003cbr\u003eB.2 구글 클라우드 플랫폼에서 버텍스 AI 시작하기\u003cbr\u003e__구글 클라우드 플랫폼 가입하기\u003cbr\u003e__서비스 계정 만들기\u003cbr\u003e__Vertex AI API 사용 설정하기\u003cbr\u003e__버텍스 제미나이 API 정상 작동 확인\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 부록C: .NET에서 OpenAI API 사용하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eC.1 OpenAI API 키 준비\u003cbr\u003eC.2 비주얼 스튜디오 설치\u003cbr\u003eC.3 새 프로젝트 생성\u003cbr\u003eC.4 OpenAI 패키지 설치\u003cbr\u003eC.5 예제 코드 작성\u003cbr\u003eC.6 코드 실행\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 부록D: OpenAI Realtime API 실습\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eD.1 Node.js 설치\u003cbr\u003eD.2 예제 소스 코드 다운로드\u003cbr\u003e__첫 번째 방법: 압축 파일 다운로드해서 풀기\u003cbr\u003e__두 번째 방법: Git 저장소 복제\u003cbr\u003eD.3 OpenAI API 키 준비\u003cbr\u003eD.4 예제 코드 실행\u003cbr\u003e__릴레이 서버 실행\u003cbr\u003e__리얼타임 콘솔 실행\u003cbr\u003e__리얼타임 콘솔 테스트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 부록E: LLM 애플리케이션 안정성을 위한 가드레일\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eE.1 가드레일의 개념과 필요성\u003cbr\u003e__가드레일의 종류\u003cbr\u003e__가드레일이 없는 경우와 있는 경우의 차이\u003cbr\u003eE.2 Guardrails AI 시작하기\u003cbr\u003e__가입 및 API 키 발급\u003cbr\u003e__설치 및 기본 설정\u003cbr\u003e__Guardrails Hub\u003cbr\u003e__RegexMath를 사용해 전화번호 검출하기\u003cbr\u003e__Dectec PII를 사용해 개인 식별 정보 검출 및 마스킹\u003cbr\u003e__Valid SQL로 SQL 문 유효성 검사\u003cbr\u003e__맞춤 검출기로 개인 식별 정보 마스킹\u003cbr\u003eE.3 마무리\u003cbr\u003eE.4 참고 자료 \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\/TopCate5081\/MidCate10\/508099633.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 ★\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ LLM API 통합과 활용 방법\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- OpenAI, 구글 제미나이, 업스테이지 솔라 등 주요 LLM API의 특징과 사용 방법을 소개하고, API 키 발급, API 호출, 응답 처리 등 LLM API 활용에 필요한 기본 지식을 익힙니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ OpenAI 놀이터를 통한 LLM 기초 익히기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- OpenAI 플레이그라운드에서 프롬프트 작성, 토큰화, 매개변수 조정 등 LLM의 기본적인 사용법을 익히고, 다양한 LLM 모델의 성능을 비교 분석합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리와 기법\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- LLM의 성능을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리를 소개하고, 다양한 프롬프트 작성 기법과 실제 적용 사례를 통해 효과적인 프롬프트 설계 방법을 학습합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ OpenAI, 구글 제미나이, 업스테이지 솔라 API 사용법\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- 각 LLM API의 특징과 사용법을 자세히 알아보고, 텍스트 생성, 이미지 캡셔닝, 번역, 챗봇 등 다양한 작업에 LLM API를 활용하는 방법을 실습합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ 검색 증강 생성(RAG)을 활용한 지식 기반 AI 시스템 구축\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- 검색 증강 생성(RAG) 기법을 소개하고, 랭체인을 활용해 외부 지식을 활용하는 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법을 실습합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ 랭체인과 플로와이즈를 활용한 LLM 애플리케이션 개발\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- 랭체인 프레임워크의 주요 기능과 사용법을 익히고, 플로와이즈를 활용해 코딩 없이 LLM 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ 스트림릿으로 구현하는 다양한 AI 웹 애플리케이션\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- 스트림릿을 사용해 다양한 LLM 기반 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고, 데이터 시각화, 사용자 인터페이스 설계, API 연동 등 실제 웹 앱 개발에 필요한 기술을 익힙니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e◎ Flet으로 만드는 실시간 다국어 채팅 앱\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e- Flet 프레임워크를 사용해 실시간 다국어 채팅 앱을 구현하고, OpenAI API를 활용한 자동 번역 기능을 추가해 다국어 환경에서의 실시간 소통을 가능하게 합니다.\u003cbr\u003e\n\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 01월 15일\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\u003e632쪽 | 175*235*26mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : 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