AI를 활용한 애플리케이션 개발 패턴 (한국어판)
AI를 활용한 애플리케이션 개발 패턴 (한국어판)
도서 소개
"AI를 활용한 애플리케이션 개발 패턴"은 인공지능(AI)과 애플리케이션 개발의 접점을 탐구하는 혁신적인 책입니다. 이 책에서 AI 기반 컨설팅 플랫폼 Olympia의 공동 창립자이자 저명한 소프트웨어 개발자인 Obie Fernandez는 AI 기반 애플리케이션을 구축하면서 얻은 1년간의 귀중한 통찰과 경험을 공유합니다.
설득력 있는 서술 챕터와 실용적인 패턴 참조를 결합하여, Obie는 애플리케이션 개발에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 힘을 활용하는 포괄적인 가이드를 제시합니다. 그는 "다중 작업자", "자가 치유 데이터", "맥락 기반 콘텐츠 생성"과 같은 혁신적인 패턴들을 소개하며, 이를 통해 개발자들이 지능적이고 적응력 있는 사용자 중심 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
이론적 개념에 중점을 두거나 머신 러닝 알고리즘의 복잡성을 파고드는 다른 AI 관련 책들과는 달리, 이 책은 실용적인 접근 방식을 취합니다. 애플리케이션 아키텍처에 AI 구성 요소와 기능을 통합하는 방법에 대한 구체적인 예시, 실제 사용 사례, 실행 가능한 조언을 제공합니다. Obie는 자신의 성공 사례, 도전 과제, 그리고 얻은 교훈을 공유하며, 소프트웨어 개발에서 AI의 실제 응용에 대한 독특한 관점을 제시합니다.
목차
- Gregor Hohpe의 서문
- 서문
- 이 책에 대하여
- 코드 예제에 대하여
- 다루지 않는 내용
- 이 책의 대상 독자
- 공통 용어 구축하기
- 참여하기
- 감사의 말
- 삽화는 어떻게 만들어졌나요?
- 린 퍼블리싱에 대하여
- 저자 소개
- 소개
- 소프트웨어 아키텍처에 대한 생각
- 대규모 언어 모델이란 무엇인가?
- 추론 이해하기
- 성능에 대한 고찰
- 다양한 LLM 모델 실험하기
- 복합 AI 시스템
- 경로 좁히기
- 잠재 공간: 이해할 수 없이 광대함
- 경로가 “좁혀지는” 방법
- 원본 모델과 명령어 튜닝 모델 비교
- 프롬프트 엔지니어링
- 프롬프트 증류
- 파인튜닝은 어떤가요?
- 검색 증강 생성(RAG)
- 검색 증강 생성이란 무엇인가?
- RAG는 어떻게 작동하는가?
- 왜 애플리케이션에서 RAG를 사용해야 하는가?
- 애플리케이션에 RAG 구현하기
- 명제 청킹
- RAG의 실제 사례
- 지능형 쿼리 최적화 (IQO)
- 재순위화
- RAG 평가 (RAGAs)
- 도전 과제와 미래 전망
- 다수의 작업자
- 독립적이고 재사용 가능한 컴포넌트로서의 AI 작업자
- 계정 관리
- 이커머스 애플리케이션
- 의료 분야 응용
- 프로세스 관리자로서의 AI 워커
- AI 워커를 애플리케이션 아키텍처에 통합하기
- AI 작업자의 구성 가능성과 오케스트레이션
- 전통적인 NLP와 LLM의 결합
- 도구 사용
- 도구 사용이란 무엇인가?
- 도구 사용의 잠재력
- 도구 사용 워크플로우
- 도구 사용을 위한 모범 사례
- 도구 구성 및 연결
- 향후 방향
- 스트림 처리
- ReplyStream 구현하기
- “대화 루프”
- 자동 연속
- 결론
- 자가 치유 데이터
- 실제 사례 연구: 손상된 JSON 수정
- 고려사항 및 금기사항
- 맥락 기반 콘텐츠 생성
- 개인화
- 생산성
- 빠른 반복과 실험
- AI 기반 현지화
- 사용자 테스트와 피드백의 중요성
- 생성형 UI
- 사용자 인터페이스를 위한 카피 생성
- 생성형 UI 정의하기
- 예시
- 결과 중심 디자인으로의 전환
- 과제와 고려사항
- 미래 전망과 기회
- 지능형 워크플로우 오케스트레이션
- 비즈니스 필요성
- 주요 이점
- 주요 패턴
- 예외 처리와 복구
- 실전에서의 지능형 워크플로우 오케스트레이션 구현
- 모니터링과 로깅
- 확장성 및 성능 고려사항
- 워크플로우의 테스트 및 검증
- 프롬프트 엔지니어링
- 사고 연쇄
- 모드 전환
- 역할 할당
- 프롬프트 객체
- 프롬프트 템플릿
- 구조화된 입출력
- 프롬프트 체이닝
- 프롬프트 리라이터
- 응답 펜싱
- 쿼리 분석기
- 쿼리 재작성기
- Ventriloquist
- 이산 컴포넌트
- 조건자
- API 퍼사드
- 결과 해석기
- 가상 머신
- 명세와 테스트
- 휴먼 인 더 루프 (HITL)
- 상위 수준 패턴
- 에스컬레이션
- 피드백 루프
- 수동적 정보 방사
- 협력적 의사결정 (CDM)
- 지속적 학습
- 윤리적 고려사항
- 기술적 발전과 미래 전망
- 지능형 오류 처리
- 전통적인 오류 처리 방식
- 맥락적 오류 진단
- 지능형 오류 보고
- 예측적 오류 방지
- 스마트 오류 복구
- 개인화된 오류 커뮤니케이션
- 적응형 오류 처리 워크플로우
- 품질 관리
- Eval
- 안전장치
- 가드레일과 평가: 동전의 양면
- 용어집
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