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할루시네이션을 줄여주는 프롬프트 엔지니어링 : 랭체인, RAG, 에이전트로 신뢰성 있는 LLM 활용
- 저자
- 한성민 저
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2025-09-29
- 등록일
- 2026-01-28
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 6MB
- 공급사
- 예스이십사
- 지원기기
-
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책소개
“할루시네이션은 버그가 아니라 LLM의 창조적 특성이다!”할루시네이션 특성을 ‘제대로’ 제어하는 법을 다루는 최초의 프롬프트 가이드북 LLM을 사용하거나 서비스에 적용할 때 가장 큰 장애물은 ‘할루시네이션’이다. 이 책은 지금껏 단순한 버그로 여겨졌던 할루시네이션을 제어 가능한 속성으로 바라보고, 이를 줄이는 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법과 RAG, 에이전트 설계 전략을 코드 실습과 함께 구체적으로 다룬다.OpenAI, Gemini, 랭체인 등 최신 도구로 실습하며 프로덕션 수준의 신뢰성 있는 AI 애플리케이션을 구현하는 방법 또한 배울 수 있다. AI를 단순히 ‘써보는’ 단계를 넘어 직접 서비스에 녹여내고 싶은 AI 엔지니어와 개발자에게 필수 지침서가 되어줄 것이다.
저자소개
10년 차 MLOps 엔지니어. Google Developer Expert (GDE) for AI/ML과 Google Cloud Champion Innovator로 활동하는 중이다. 뤼이드에서 테크 디렉터로서 MLOps 파이프라인 구축과 ML 비즈니스 기술 전략을 담당했으며 네이버 클로바 리서치 엔지니어, 심심이 소프트웨어 엔지니어로 근무한 바 있다.
개발자 커뮤니티의 적극적인 지지자로서 Golang Korea 커뮤니티 운영자이며, PyCon Korea에서 파이썬 관련 발표를 진행하는 등 지식 공유 활동을 지속하고 있다. 현재는 F-Lab의 파이썬, ML Engineering 멘토와 패스트캠퍼스 MLOps 강사로도 활동 중이다. LLM 구축과 프롬프트 엔지니어링을 통한 교육 분야 개선에 관심이 높으며, Gemma SFT의 다양한 활용 사례를 발굴하고 있다. 여러 국가에서의 기술 소통과 AI 기술 검증을 통해 실질적인 인사이트를 도출하는 것을 즐기며, 다양한 IT 프로젝트와 컨퍼런스를 통해 지식을 전파하고 있다.
목차
[CHAPTER 01 프롬프트 엔지니어링 개요]1.1 프롬프트 엔지니어링이란1.2 대규모 언어 모델1.3 기본 환경 설정__Google Colaboratory__OpenAI API__Gemini API1.4 LLM 실습1.5 오늘날의 프롬프팅 기법들__제로샷 및 퓨샷 프롬프팅__CoT 프롬프팅__검색 증강 생성[CHAPTER 02 할루시네이션 예방 기법]2.1 할루시네이션의 정의와 유형2.2 할루시네이션 발생 유형__사실적 할루시네이션__논리적 할루시네이션__문맥적 할루시네이션2.3 할루시네이션을 예방하는 기술__데이터 품질 개선__모델 아키텍처 개선__사후 검증 기법__프롬프트 엔지니어링 기법2.4 프롬프트 엔지니어링 기법__셀프 어텐션 메커니즘 이해__셀프 어텐션을 고려한 프롬프트 엔지니어링__프롬프트 엔지니어링이 가능한 이유2.5 자기 일관성2.6 CoT 프롬프팅2.7 지식 생성 프롬프팅2.8 자기 검증2.9 CoVe 프롬프팅2.10 평가 및 진단 도구__LLM 할루시네이션 평가의 필요성__벤치마크 데이터셋__오픈소스 진단 도구__기업 환경에서의 활용[CHAPTER 03 심화: 프롬프트 응용]3.1 프롬프트 체인__프롬프트 체인 개념 및 활용__프롬프트 체인 구현 예제와 상세 분석3.2 랭체인 프레임워크__랭체인 도입__랭체인 구성 요소__랭체인 실습3.3 ReAct__ReAct의 등장 배경__ReAct의 구조__ReAct 예제3.4 리플렉션__리플렉션의 메커니즘: 실행, 평가, 성찰, 그리고 기록__리플렉션 예제3.5 프롬프트 가드레일__가드레일의 필요성__가드레일 설계의 두 가지 접근법: 규범과 덕목__[예제 1] ShieldGemma를 이용한 출력 콘텐츠 검증__[예제 2] 다계층 가드레일 아키텍처3.6 멀티 에이전트 시스템__단일 에이전트 아키텍처의 본질적 한계__멀티 에이전트 아키텍처__주요 협력 패턴과 할루시네이션 제어__멀티 에이전트 아키텍처 예제3.7 도메인 특화 프롬프트__도메인 특화 프롬프트의 이해__도메인 특화 프롬프트 예제3.8 LLM 시스템 평가와 관측 가능성__무엇을, 왜, 어떻게 측정할 것인가?__오프라인 평가 파이프라인 구축__평가 예제: 랭스미스를 이용한 RAG 시스템 진단 및 개선[CHAPTER 04 그라운딩과 지식 통합]4.1 그라운딩 개념과 필요성4.2 검색 증강 생성__RAG의 필요성__RAG 아키텍처__임베딩과 벡터 저장소__데이터 처리 파이프라인__RAG 예제 파이프라인 구축__RAG, 할루시네이션을 어떻게 제어하는가?__RAG의 효과4.3 데이터 통합과 지식 그래프__지식 그래프 도입__왜 RAG에 지식 그래프를 결합해야 하는가?__지식 그래프를 활용한 RAG 구현 패턴__지식 그래프 RAG 구현하기: Text-to-Cypher__ 지식 그래프 구현 방식의 한계4.4 그라운딩 기법을 고려한 체인__RAG 체인__라우터 체인__자기 교정 RAG 루프4.5 에이전트 디자인을 통한 지식 통합__지식 통합을 위한 에이전트 도구 구성__복합 질문을 해결하는 에이전트의 사고 과정 분석__장기 기억과 지식 그래프의 결합__랭체인 에이전트를 이용한 지식 통합[CHAPTER 05 실전 프로젝트: 에이전트 만들기]5.1 첫 번째 프로젝트: 나만의 백과사전 챗봇5.2 두 번째 프로젝트: 실시간 질의응답 에이전트5.3 세 번째 프로젝트: 주식 트렌드 분석 에이전트5.4 프로젝트를 마무리하며[부록: 고급 기법과 도구 소개]A 심화 프롬프팅 기법B 주요 도구 및 라이브러리C 책임감 있는 AI 구축
