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GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판)
도하는 과정을 반복해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링으로 접근하면 다양한 실험을 빠르게 할
수 있을 뿐만 아니라 비용도 크게 들지 않습니다. 다음으로, 양질의 데이터셋이 있다면 파인 튜
닝도 검토할 수 있습니다. 모델의 답변이 외부 지식을 반영해야 한다면 검색 증강 생성(
RAG
)
이 적합합니다.
LLM
으로 솔루션을 구축하는 과정은 지속해서 평가하고 개선하는 작업이 필요
합니다.
6.1.5
다양한 프레임워크 활용
오픈
AI
는 개발자들이 활용할 수 있는 라이브러리를 제공하지만, 프로젝트에 따라 랭체인이나
라마인덱스와 같은 프레임워크를 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는
코드를 간결하게 하고, 랭체인의 에이전트와 같은 다양한 기능을 사용할 수 있으며, 애플리케
이션의 실 환경 적용을 위한 도구들도 활용할 수 있게 합니다. 프로젝트에 필요한 기능과 복잡
성을 고려해 활용하면 됩니다.
또한 오픈
AI
에서 제공하는 어시스턴트
API
나
GPTs
를 적극 활용하길 권합니다.
6.2
LLM
기반 애플리케이션 개발 과정
예시를 통해 종합적으로 기능을 살펴보겠습니다. 종합적인 시연으로서, 하나의 인공지능 애플
리케이션을 만드는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.
6.2.1
1
단계: 아이디어 구상
3
장에서 다룬 내용을 바탕으로,
LLM
의 자연어 처리 기능을 활용해 온라인 여행 예약 사이트의
일반적인 웹 인터페이스와 같은 역할을 하는 챗봇 어시스턴트를 만들겠습니다. 사용자들이 여
행 관련 항목을 일일이 ...