마이크로소프트의 솔루션 아키텍트 퐁 싱과 아누라그 카루파티가 저술한 《클라우드 솔루션을 위한 생성형 AI》는 AI 기술의 기초 원리부터 실제 활용 방안, 그리고 미래 전망에 이르기까지 방대한 내용을 체계적으로 다루며 핵심적인 지침을 제공하는 책이다. 먼저 이 책은 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅의 통합이라는 중요한 주제로 논의를 시작하여, 대규모 언어 모델(LLM)과 트랜스포머 모델의 발전 과정을 상세히 설명한다. 이어서 미세 조정(fine-tuning) 및 검색 증강 생성(RAG)을 통해 모델 성능을 개선하는 방법과 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 구체적으로 소개하며, LLM 기반 애플리케이션의 개발, 운영, 확장 전략 및 배포 방법에 대해서도 심층적으로 탐구한다. 이러한 기술 구현 논의와 더불어, 이 책은 생성형 AI 도입 시 고려해야 할 보안 및 개인정보 보호 문제와 그 해결 방안을 제시한다. 또한 레드팀 활동, 감사, 보고와 같은 실질적인 보안 관리 개념을 다루고, AI 솔루션 개발 과정에서 책임 있는 AI 원칙 준수의 중요성을 강조하며 딥페이크 문제와 글로벌 규제 동향까지 폭넓게 살펴본다. 더 나아가, 소규모 언어 모델(SLM)의 부상, 엣지 디바이스와의 통합, 양자 컴퓨팅의 영향 등 생성형 AI의 미래 트렌드도 심도 있게 분석한다. 이렇게 다져진 이론과 전망을 바탕으로, 책은 실제적인 활용 사례와 개발 관점에 초점을 맞춘다. LLM을 활용한 텍스트 생성, 콘텐츠 제작, 가상 비서 구축 등 구체적인 적용 사례를 제시하여 독자의 이해를 돕는다. 또한 개발자 입장에서 AI 애플리케이션을 구축하고 운영 관리하는 방법, 자율 에이전트와 API를 효과적으로 활용하는 전략, 그리고 대규모 AI 애플리케이션 확장을 위한 아키텍처 설계 및 오류 처리 전략까지 상세하게 설명한다. 결론적으로 이 책은 개발자, 아키텍트, 데이터 과학자, 그리고 기획자 등 다양한 분야의 전문가들이 생성형 AI와 챗GPT에 대한 깊이 있는 이해를 갖추고, 습득한 지식을 기업이나 조직의 실무에 효과적으로 적용할 수 있도록 돕는 유용한 안내서가 될 것이다.

1부. 클라우드의 힘과 언어 혁신의 통합 1장. 클라우드 컴퓨팅과 생성형 AI의 만남: 무한한 가능성의 연결 대화형 AI의 진화 ____대화형 AI란 무엇인가? ____대화형 AI의 진화 생성형 AI 소개 ____2022-23년 생성형 AI의 부상 ____기초 모델 ____LLM ____LLM의 핵심 속성 ____생성형 AI, 기초 모델, LLM 간의 관계 자세히 살펴보기 - 오픈 소스 대 폐쇄 소스/독점 모델 인기 모델, 작업 및 비즈니스 애플리케이션 ____텍스트 ____이미지 ____오디오 ____비디오 확장성, 비용 최적화 및 보안을 위한 클라우드 컴퓨팅 비전에서 가치로 - 프로덕션으로 가는 여정 탐색하기 요약 참고 자료 2장. NLP의 진화와 트랜스포머: NLP와 LLM 살펴보기 NLP의 진화와 트랜스포머의 부상 ____RNN과 CNN의 주요 단점 ____NLP와 LLM에서 생성형 AI의 강점 ____트랜스포머는 어떻게 작동하나? ____트랜스포머의 장점 ____대화 프롬프트 및 완료 - 내부 프롬프트 및 완료 흐름 간소화 LLM의 현재, 진행 상황 및 확장 ____트랜스포머 아키텍처의 환경 살펴보기 ____AutoGen 요약 참고 자료 2부. LLM 맞춤화를 위한 기술 3장. 미세 조정: 도메인별 LLM 애플리케이션 구축하기 미세 조정이란 무엇이며 왜 중요한가? ____애플리케이션 미세 조정 ____사전 교육 및 미세 조정 프로세스 살펴보기 모델 미세 조정을 위한 기술 ____전체 미세 조정 ____PEFT RLHF - 모델을 사용자의 가치에 맞추기 미세 조정된 모델 성능을 평가하는 방법 ____평가 지표 ____벤치마크 미세 조정 성공의 실제 사례 ____InstructGPT 요약 참고 자료 4장. RAG를 풍부하게: 외부 데이터로 AI 수준 높이기 벡터 DB 필수 요소에 대한 심층 분석 ____벡터 및 벡터 임베딩 ____벡터 검색 전략 ____HNSW와 FAISS를 사용해야 하는 경우 ____기사 추천 시스템 벡터 스토어 ____벡터 DB란 무엇인가 ____벡터 DB 제한 사항 ____벡터 라이브러리 ____벡터 DB와 기존 데이터베이스 - 주요 차이점 이해 ____벡터 DB 예제 시나리오 - 벡터 DB를 활용한 음악 추천 시스템 일반적인 벡터 DB 애플리케이션 RAG에서 벡터 DB의 역할 ____첫째, 큰 질문 - 왜? ____RAG란 무엇이며, LLM에 어떻게 도움이 될까? ____벡터 DB의 중요한 역할 RAG의 비즈니스 애플리케이션 청킹 전략 ____청킹이란 무엇인가? ____청킹이 필요한 이유? ____인기 있는 청킹 전략 ____청킹 고려 사항 Azure Prompt Flow를 사용한 RAG 평가 사례 연구 - 다국적 기업의 글로벌 채팅 애플리케이션 배포 요약 참고 자료 5장. 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법: AI를 통한 지혜의 발견 프롬프트 엔지니어링의 필수 요소 ____챗GPT 프롬프트 및 완료 ____토큰 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가? ____좋은 프롬프트 디자인의 요소 ____프롬프트 파라미터 ____챗GPT 역할 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 위한 기술 ____N샷 프롬프트 ____생각의 사슬 프롬프트 ____프로그램 지원 언어 모델 ____프롬프트 엔지니어링 모범 사례 ____추가 팁과 요령 프롬프트 엔지니어링을 위한 윤리적 지침 요약 참고 자료 3부. 생성형 AI 애플리케이션의 개발, 운영, 확장 6장. LLM 기반 앱 개발 및 운영하기: 개발 프레임워크 및 LLMOps 살펴보기 코파일럿 및 에이전트 생성형 AI 애플리케이션 개발 프레임워크 ____시맨틱 커널 ____LangChain ____LlamaIndex 자율 에이전트 에이전트 협업 프레임워크 ____Autogen ____TaskWeaver ____AutoGPT LLMOps - 프로덕션 환경에서 LLM 앱 운영하기 ____LLMOps란 무엇인가? ____LLMOps가 필요한 이유는? ____LLM 수명 주기 관리 ____LLMOps의 필수 구성 요소 ____LLMOps의 이점 ____MLOps와 LLMOps 비교 ____플랫폼 - LLMOps에 Prompt Flow 사용 ____모든 것을 종합하기 ____LLMOps - 사례 연구 및 모범 사례 요약 참고 자료 7장. 클라우드에 챗GPT 배포하기: 아키텍처 설계 및 확장 전략 제한 사항 이해 클라우드 확장 및 디자인 패턴 ____스케일링이란 무엇인가? ____TPM, RPM, PTU 이해 ____디자인 패턴 확장 ____지수 백오프를 사용한 재시도 - 특별한 확장 기법 ____Azure APIM의 속도 제한 정책 모니터링, 로깅, HTTP 응답 코드 ____모니터링 및 로깅 ____HTTP 응답 코드 비용, 교육, 지원 ____비용 ____교육 ____지원 요약 참고 자료 4부. 안전하고 보안성 있는 AI 구축 - 보안 및 윤리적 고려 사항 8장. 생성형 AI를 위한 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항: 안전한 구축 및 보안 LLM 생성형 AI의 보안 위험 이해 및 완화 새로운 보안 위협 - 공격 벡터와 향후 과제 살펴보기 ____DoS 모델 ____탈옥 및 프롬프트 주입 ____학습 데이터 오염 ____안전하지 않은 플러그인(어시스턴트) 디자인 ____안전하지 않은 출력 처리 조직에서 보안 제어 적용하기 ____콘텐츠 필터링 ____관리되는 ID ____키 관리 시스템 개인 정보 보호란 무엇인가? ____클라우드에서의 개인 정보 보호 생성형 AI 시대의 데이터 보안 레드 팀 구성, 감사, 보고 ____감사 ____보고 요약 참고 자료 9장. AI 솔루션의 책임 있는 개발: 정직성과 배려로 구축하기 RAI 설계 이해 ____RAI란 무엇인가? RAI의 핵심 원칙 ____윤리적이고 설명 가능한 ____공정성 및 포용성 ____신뢰성 및 안전성 ____투명성 ____개인 정보 보호 및 보안 ____책임 RAI 원칙으로 LLM 과제 해결 ____지적 재산권 문제(투명성 및 책임) ____환각(신뢰성 및 안전성) ____유해성(공정성 및 포용성) 증가하는 딥페이크 우려 ____딥페이크란 무엇인가? ____딥페이크의 실제 사례 ____사회에 미치는 악영향 ____딥페이크 식별 방법 ____완화 전략 RAI 우선 접근 방식을 사용한 애플리케이션 구축 ____아이디어 발굴/탐색 루프 ____구축/확장 루프 ____운영화/배포 루프 ____AI 아키텍트의 역할과 리더십 AI, 클라우드, 법률 - 규정 준수 및 규제 이해 ____규정 준수 고려 사항 ____글로벌 및 미국 AI 규제 환경 ____AI에 관한 바이든 행정명령 RAI의 스타트업 생태계 요약 참고 자료 5부. 생성형 AI - 다음 단계는? 10장 생성형 AI의 미래: 트렌드와 새로운 사용 사례 멀티모달 상호 작용의 시대 ____GPT-4V와 그 이상 - 이 LMM에 대해 자세히 알아보기 ____비디오 이해를 위한 비디오 프롬프트 ____비디오 생성 모델 - 먼 꿈일까? ____AI가 냄새를 맡을 수 있는가? 산업별 생성형 AI 애플리케이션 SLM의 부상 지능형 에지 디바이스와 생성형 AI 통합 새로운 트렌드와 2024-2025년 예측 양자 컴퓨팅에서 AGI까지 - 챗GPT의 미래 ____AGI란 무엇인가? ____양자 컴퓨팅 및 AI ____AGI가 사회에 미치는 영향 요약 참고 자료

이 책의 대상 독자 이 책은 생성형 AI 기술의 기초 원리부터 클라우드 환경에서의 구체적인 응용 방법까지 폭넓게 다룬다. 생성형 AI에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없는 독자도 쉽게 접근할 수 있도록 기본적인 내용부터 차근차근 설명한다. 주요 대상 독자는 솔루션 아키텍트, 클라우드 개발자, 데이터 과학자, 기술 관리자, IT 비즈니스 리더와 같은 기술 전문가이다. 이들은 이 책을 통해 효과적이고 확장 가능한 AI 솔루션 구축 전략을 배울 수 있다. 그뿐만 아니라 AI 기술을 통해 비즈니스 혁신과 가치 창출을 모색하는 기업 및 조직에게도 유용하다. 또한 챗GPT와 같은 최신 AI 트렌드에 대한 이해를 넓히고자 하는 일반 독자 역시 필요한 지식과 통찰을 얻을 수 있다. 이 책의 구성 1. 시작: 생성형 AI와 클라우드의 만남 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅의 통합을 소개하는 것으로 시작하여, 전체 내용을 체계적으로 설명한다. 2. 핵심 기술: 대규모 언어 모델의 이해 먼저 모델의 계층 구조를 살펴보고, 자연어 처리(NLP)의 발전 과정과 트랜스포머 모델의 등장을 포함하여 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 개념을 깊이 있게 탐구한다. 3. 모델 성능 향상: 미세 조정, RAG, 프롬프트 엔지니어링 이어서 모델의 지식을 보강하고 성능을 개선하기 위한 미세조정(fine-tuning) 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 핵심 기술을 설명한다. 더 나아가, 원하는 결과물을 효과적으로 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법도 소개한다. 4. 실제 적용: 개발 프레임워크와 전략 실제 애플리케이션 개발 및 배포 단계에서는 확장성, 보안, 안전성 확보의 중요성을 강조하며, 책임 있는 AI 원칙을 준수하는 개발 프레임워크와 전략을 중점적으로 다룬다. 5. 미래 전망: 생성형 AI의 다음 단계 마지막으로 생성형 AI 기술의 미래 발전 방향에 대한 전망을 제시하며 내용을 마무리한다.