Part 1. Intro
1.1 LLM 소개 및 기초 개념
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성 작업을 수행하는 딥러닝 기반 모델이다. GPT, LLaMA, Claude 등이 대표적인 예시이며, 이들은 텍스트 생성, 번역, 요약, 코드 작성 등 광범위한 작업을 지원한다.
1.2 생성형 AI의 등장과 산업 변화
생성형 AI는 기존 규칙 기반 프로그래밍과 달리 확률적이고 창의적인 출력을 제공한다. 이로 인해 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 데이터 분석, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업 분야에서 혁신이 가속화되고 있다.
1.3 ChatGPT 튜토리얼
ChatGPT는 LLM을 활용한 대표적 서비스로, 대화형 인터페이스를 통해 자연스러운 상호작용을 제공한다. 개발자는 이를 단순 소비를 넘어, API·플러그인·애플리케이션 통합 방식으로 활용 가능하다.
Part 2. 프롬프트 엔지니어링
2.1 프롬프트 작성의 중요성
LLM은 동일한 입력에 대해서도 항상 동일한 응답을 보장하지 않는다. 따라서 프롬프트의 설계가 출력 품질에 직접적인 영향을 준다.
- 프로그래밍 = 결정론적 결과
- LLM = 비결정론적 결과 (확률적 응답, 편차 존재)
2.2 프롬프트 엔지니어링 정의
프롬프트 엔지니어링은 모델이 실용적으로 지시에 따르도록 입력 텍스트를 설계·최적화하는 과정이다.
활용 목적:
- 특정 출력 형식(JSON, CSV 등) 강제
- 도메인 지식 기반 응답 유도
- 모델의 한계 보완 및 안전성 확보
2.3 프롬프트 설계 원칙
- 구체적 지시: “요약하라”, “분류하라” 등 명확한 명령
- 문맥 제공: 배경 정보·데이터 첨부
- 실험적 접근: 작은 단위로 시작해 반복 개선
- 버전 관리: 프롬프트 이력 추적 및 개선 관리
- 예시 활용: 입력·출력 예시 포함 → 응답 일관성 향상
Part 3. OpenAI API 사용하기
3.1 OpenAI API 활용
OpenAI API는 GPT-4, GPT-4o 등 다양한 모델에 접근할 수 있는 인터페이스다. RESTful 방식으로 요청·응답을 주고받으며, 애플리케이션 내에서 LLM을 손쉽게 호출할 수 있다.
3.2 프롬프트 적용 예제
- 사실 기반 질의응답
- 요약·번역·텍스트 변환
- 데이터 구조화(JSON/CSV 변환)
- 코드 자동 생성
3.3 ChatBot 구현
- 대화 이력(Context) 저장 및 관리
- 역할(Role) 기반 지시어 활용 → 응답 품질 강화
- 함수(Function calling), 외부 API 연동 → 실용적 에이전트 개발
3.4 실습 시나리오
- 주가 분석 챗봇: 금융 데이터 요약 및 투자 시그널 제공
- 캠핑장 추천 서비스: 사용자 입력 기반 개인화된 추천 제공
- 투자 분석 챗봇: 주식 종목 분석 및 리포트 생성
3.5 Function & Tools 활용
- 외부 데이터베이스, 계산기, 검색 엔진과 결합 가능
- RAG·플러그인 시스템과 결합 시 활용도가 극대화됨
Part 4. LangChain vs LlamaIndex
4.1 LangChain 개요
LangChain은 LLM 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 프롬프트 체인 관리, 도구 연동, RAG 구현에 특화되어 있다.
4.2 LangChain과 OpenAI API 비교
- OpenAI API: 단일 모델 호출 중심
- LangChain: 멀티 모듈·워크플로우 기반 확장성 제공
4.3 LangChain 사용 예시
- Multi-step reasoning
- 검색·DB 연동
- 사용자 맞춤형 에이전트 구축
4.4 LlamaIndex
LlamaIndex는 문서 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 특화된 프레임워크로, 데이터 연결·검색 최적화에 강점을 가진다.
- 주요 기능: 벡터 인덱스 구축, 문서 쿼리 최적화
- LangChain과 상호 보완적 사용 가능
Part 5. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
5.1 필요성
LLM은 학습 시점 이후의 정보에 직접 접근하지 못한다. RAG는 검색 + 생성 결합 구조로 최신 데이터와 도메인 지식을 보완한다.
5.2 구성 요소
- Retriever: 외부 데이터 검색
- Generator: 검색 결과를 바탕으로 자연스러운 응답 생성
5.3 실습 시나리오
- 투자 어시스턴트 챗봇: 최신 금융 뉴스 + LLM 응답
- ChatPDF 서비스: 업로드된 PDF 문서 기반 질의응답
- 호텔 챗봇: 숙소 데이터베이스 기반 검색+대화
5.4 Advanced RAG
- Hybrid Retrieval (BM25+Vector)
- Context Re-ranking
- LangGraph를 통한 워크플로우 제어
Part 6. 참조 및 확장
6.1 Hugging Face Library
- 다양한 오픈소스 모델 접근
- 토크나이저·파인튜닝·배포 지원
6.2 LLM 웹 서비스 배포
- FastAPI, Django 기반 API 서버
- Streamlit, Gradio를 통한 프로토타입 UI
- Docker/Kubernetes 환경에서 확장 가능한 배포 전략
결론
LLM 기반 애플리케이션 개발은 전통적 프로그래밍과 달리 비결정성·불확실성·편차를 내재한다.
이를 극복하기 위해 프롬프트 엔지니어링, 파라미터 제어, RAG, LangChain/LlamaIndex 등의 프레임워크가 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
향후 경쟁력은 모델 자체보다도 프롬프트 설계 역량, 데이터 결합 전략, UX 최적화 능력에서 결정될 것이다.
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