한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.
올해에도 도서 리뷰를 진행하게 되었다. 도서 제목은 GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발이다.
실제로 작년 한 해동안 졸업 프로젝트로 GPT API를 활용한 LangChain AI 챗봇 서비스를 만들었었다. 원래 AI는 너무 어렵고 괴롭고 수학 못하는 사람들은 절대 못할것같았다. 100n km 두께의 장벽이 나와 AI 둘 사이에 자리하고 있다 느꼈는데, 그걸 깨준게 바로 Chat GPT의 등장이었다.
물론 ML과 DL을 우습게 봐서는 안된다. 성능 측면에선 오히려 LLM API를 사용하는 것보다 직접 공들여 모델을 만드는 게 나을 수도 있다. 그렇지만 대학생의 자본과 시간과 능력으로는 그런 부분들이 굉장히 어렵게 느껴진다. 그래서 난 졸업 프로젝트에서 RAG 기반 랭체인 llm app 개발을 하게 되었다. 이 책이 있는 줄 알았다면 이걸 보고 좀 더 수월하게 ai 애플리케이션 개발에 뛰어들 수 있었을 것 같다.
구글링해서 좋은 자료를 찾을 수도 있지만, 가끔씩 데이터의 홍수 속에서 열심히 자료를 찾다가 링크만 잔뜩 걸어두고 잊어버리게 되는 경우가 있다면 한 권에 많은 내용이 정리된 아날로그 도서를 찾는 것도 굉장히 괜찮은 방법이다.
맨날 하는 말일 수도 있지만, 정말로 인공지능 수업 B+을 받아본 입장에서 꽤 이해하기 쉽게 잘 설명해준 책이다. 트랜스포머라고 하면 변신하는 자동차밖에 모르는 사람의 수준을 잘 고려한 설명이 담겨있다.
프롬프트가 모델에 어떻게 반영되는지 좀 막연한 사람들이 이해하기 쉬운 그림이 잘 나타나있기도 하다.
특히 인공지능은 그림이 없으면 (개인적으로) 너무 이해하기가 어렵다. 텍스트만으로는 제대로 표현하기 어려운 분야라고 생각한다.
OpenAI에서 제공하는 API로 웹 개발자들도 편리하게 자신의 프로젝트에 얼마든지 AI를 도입할 수 있게 됐다는 점이 엄청난 발전이 아닐까 생각된다. 개인적으로는 식단 공유 서비스를 개발하면서, 칼로리 공공데이터를 받아와서 이걸 사용자가 입력하고 먹은 음식에 대한 칼로리를 계산하는 게 좀 더 사용자 친화적인, 그러니까 사용자의 입맛대로 커스터마이징할 수 있으면 좋겠다는 생각을 많이 했다.
내가 먹은 음식이 무조건 데이터에 있는대로만 먹는 건 아니니까 AI가 판단해서 내가 먹은 음식의 칼로리를 알아서 책정해준다면?
이럴때 우리가 직접 인공지능 모델을 개발하기엔 처음부터 공부해야 할 게 너무 많으니까 LLM API 호출로 대신하는 것이다.
이런 API를 사용하려면 유료, 무료가 있는데 보통 유료 모델이 한국어를 더 잘 지원하기 때문에 많은 사람들이 ChatGPT로 향하게 된다. 나도 개인정보처리방침 평가 프로그램을 개발할 때 한국어 모델로 꽤 오래 고민하다가 비용 부담이 있더라도 GPT-4o 모델을 선택했다. 그런데 처음 이 openai api를 사용하려고 할 때 유료로 잘못 사용하다 무료 크레딧을 날리게 되진 않을까 걱정되어 선뜻 계정을 만들고 API key를 발급받기 두려워진다. 하지만 이 책에 관련 내용이 잘 나와있어서 GPT API를 사용해 개발할 때 많은 참고가 될 것으로 생각한다.
요즘 꽤 핫한 RAG에 관한 내용도 잘 나와있어서 RAG를 처음 접하고, 간단하게 구현해보고 싶은 독자들에게도 추천하고 싶다.