[BOOK REVIEW] GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍

이번 학기에 진행하는 졸업 프로젝트에서 LLM 기반 챗봇을 구현하는 파트를 맡았다.

처음 개발해 보는 분야라서 이것저것 검색해 본 결과,

랭체인이나 라마인덱스라는 프레임워크가 많이 사용된다는 것을 알게 되었다.

 

하지만 두 프레임워크의 차이에 관해 선명한 대답을 찾지 못했고,

두 프레임워크를 모두 공부해 봐야겠다는 생각이 들었다.

나의 이러한 학습 목표에 딱 맞는 책을 찾아 그 책을 바탕으로 공부를 시작했다.

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내가 선택한 책은 위키북스의

'GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍'이라는 도서이다.

 

LLM의 개념부터 자연어 처리 딥러닝 모델의 역사를 알려준다는 점이 마음에 들었다.

LLM을 활용하기 위해서는 LLM이 무엇인지를 먼저 아는 것이 좋다고 생각했다.

 

또한 라마인덱스를 활용하는 방법과 랭체인을 활용하는 방법을

다른 장으로 나눠서 자세하게 설명해준다는 점이 가장 마음에 들었다.

지금 나에게 가장 필요한 내용이 들어있는 책이었다.

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책의 목차는 위와 같다.

 

1장: GPT-4, ChatGPT, 랭체인 비교

2장: ChatGPT, OpenAI 플레이 그라운드, DALL-E 사용법

3장: 파이썬 개발 환경 준비

4장: OpenAI API

5장: 라마인덱스

6장: 랭체인

7장: ChatGPT 플러그인

 

각 장에 세부 내용에 맞는 이론에 대한 깔끔한 설명과

실습 코드를 제공해준다.

 

책에 포함된 예제 코드는 아래 링크에서 다운로드할 수 있다.

GitHub 저장소: https://github.com/wikibook/openai-llm

ZIP 형식으로 다운로드: https://github.com/wikibook/openai-llm/archive/refs/heads/main.zip

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책을 읽으면서 아주 마음에 들었던 점은

비전공자도 이해할 수 있을 만큼 친절하고 알맞은 설명과 그림 자료가 제공된다는 점이었다.

 

3장에서는 파이썬과 구글 코랩에 대한 설명도 제공해 주기 때문에

이 전에 코딩을 접하지 않았던 사람들도 쉽게 실습을 따라 할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다.

 

라마인덱스와 랭체인 실습 코드를 동시에 제공하는 학습 자료는

찾기 쉽지 않았는데 이 책 덕분에 두 프레임워크를 다 공부해 보고

프로젝트에서 랭체인을 사용하기로 결정했다.

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LLM을 활용한 개발을 해보고 싶거나

ChatGPT, GPT-4에 대해 자세히 알고 싶은

누구나에게 이 책을 추천한다.

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도서 구매 링크: https://wikibook.co.kr/openai-llm/

GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍: 한권으로 끝내는 OpenAI API 기반 L