OpenAI 실전 활용 완벽 가이드
  • OpenAI 실전 활용 완벽 가이드
  • 1.0 OpenAI 이해와 준비(기초부터 원리까지)
  • 1.1 OpenAI의 역사와 미션
  • 1.2 생성형 AI(Generative AI)란 무엇인가
  • 1.3 GPT 계열의 발전 과정 (GPT-2 → GPT-3 → GPT-4 → GPT-4o)
  • 1.4 LLM의 작동 원리 요약 (Transformer, Pretraining, Fine-tuning)
  • 2.0 OpenAI 플랫폼 구조 및 API 개요
  • 2.1 API 접근 방식 (REST, SDK 등)
  • 2.2 모델 분류: GPT vs Codex vs Embedding vs DALL·E vs Whisper
  • 2.3 계정, 조직, API 키, 과금 구조 이해
  • 2.4 Rate Limit, 토큰 개념 정리
  • 3.0 개발 환경 구성과 첫 호출
  • 3.1 Python SDK 설치 및 기본 예제
  • 3.2 OpenAI Playground vs 코드 호출
  • 3.3 API Key 관리 및 보안 팁
  • 3.4 에러 처리 및 응답 구조
  • 4.0 Chat Completions API의 구조와 활용
  • 4.1 메시지 역할 구조: system, user, assistant
  • 4.2 temperature, top_p, max_tokens, stop 등 주요 파라미터
  • 4.3 대화형 프롬프트 디자인과 흐름 제어
  • 4.4 코드 예제: 요약, 번역, 설명, Q&A, 문서 작성
  • 5.0 프롬프트 엔지니어링 기법 심화
  • 5.1 Zero-shot / Few-shot / CoT (Chain-of-Thought) 방식
  • 5.2 Structured Output 만들기
  • 5.3 오류 유도 및 방지 예시
  • 5.4 시스템 지시문(System Prompt) 최적화 전략
  • 6.0 Embedding API와 벡터 검색 기반 검색엔진 구축
  • 6.1 Embedding의 개념과 Cosine Similarity
  • 6.2 텍스트 벡터화 실습 (문서, 문장, 문단)
  • 6.3 FAISS, Pinecone, Weaviate 등의 통합
  • 6.4 개인 문서 기반 검색 챗봇 구축 실습
  • 7.0 Function Calling & JSON Mode
  • 7.1 함수 호출(Function Call) 구조 이해
  • 7.2 예제: 계산기, 날씨 API, DB 조회기
  • 7.3 JSON Mode 응답 강제 구조화
  • 7.4 JSON + Embedding 조합 활용
  • 8.0 Vision & 이미지 생성/분석 활용
  • 8.1 GPT-4o Vision 이미지 입력 활용법
  • 8.2 OCR 대체, 이미지 설명, UI 구조 해석
  • 8.3 DALL·E API로 이미지 생성/편집
  • 8.4 실습: 이미지 기반 Q&A, 썸네일 생성기
  • 9.0 음성 입력과 출력: Whisper & TTS
  • 9.1 Whisper STT: 음성 → 텍스트 변환
  • 9.2 Audio API를 통한 자연스러운 TTS
  • 9.3 실습: 고객 응대 시스템의 음성화
  • 9.4 다국어 자동 응답 구현
  • 10.0 OpenAI 기반 챗봇/에이전트 개발
  • 10.1 Flask, FastAPI 기반 OpenAI 서비스 구축
  • 10.2 대화 상태 관리: 메모리 설계
  • 10.3 다중 기능 챗봇 구성 전략
  • 11.0 Assistants API 실전 사용법
  • 11.1 Thread, Message, ToolCall 구조의 이해
  • 11.2 코드 실행(Code Interpreter) 연동
  • 11.3 파일 업로드, 검색, 함수 조합
  • 11.4 기존 Chat API와의 차이점 비교
  • 12.0 LangChain & LlamaIndex 연동
  • 12.1 LangChain 기본 구조
  • 12.2 Chain, Agent, Memory의 실전 예제
  • 12.3 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 구현
  • 12.4 LangChain & LlamaIndex 연동
  • 13.0 프론트엔드 통합 (React, Streamlit, Gradio 등)
  • 13.1 OpenAI API와의 클라이언트 통신
  • 13.2 실시간 챗 UI 만들기
  • 13.3 Streamlit 기반 데모 서비스
  • 13.4 Gradio로 프로토타입 제작
  • 14.0 요금 최적화와 비용 관리
  • 14.1 토큰 절약을 위한 프롬프트 전략
  • 14.2 Embedding 압축과 캐시 활용
  • 14.3 대량 호출 환경에서의 속도/비용 최적화
  • 15.0 보안과 프롬프트 인젝션 방지
  • 15.1 프롬프트 인젝션 공격 사례
  • 15.2 사용자 입력 검증과 제한
  • 15.3 API Key 보호 및 클라이언트-서버 분리 전략
  • 16.0 A/B 테스트와 사용자 피드백 루프
  • 16.1 챗봇 성능 개선을 위한 피드백 구조
  • 16.2 프롬프트 개선 주기와 테스트
  • 16.3 평가 메트릭 설계 (BLEU, ROUGE, human eval 등)
  • 17.0 OpenAI를 활용한 SaaS/서비스 사례 분석
  • 17.1 문서 요약, 이메일 작성기, 회의록 정리기
  • 17.2 고객상담 챗봇, 교육 콘텐츠 생성기
  • 17.3 업무 자동화 에이전트
  • 18.0 엔터프라이즈 적용 전략과 규제 이슈
  • 18.1 프라이버시, 기업 내 API 활용 전략
  • 18.2 프롬프트 로깅 및 기업 보안 가이드
  • 18.3 한국/유럽/미국의 AI 규제 개요
  • 19.0 한글 처리와 다국어 대응 전략
  • 19.1 한국어 자연어 처리의 난점
  • 19.2 번역 vs 직접 입력 기반 처리
  • 19.3 tokenizer 조정 전략 (cl100k_base 등)
  • 20.0 AI 에이전트와 멀티모달의 미래
  • 20.1 GPT-4o 이후의 전망: Agentic AI
  • 20.2 멀티모달 통합 서비스 설계 방향
  • 20.3 오픈소스 대안 비교 (Claude, Gemini, Mistral, LLaMA)
  • 부록 A. 주요 오픈소스 벡터 DB 비교표
  • 부록 B. OpenAI SDK for JavaScript, .NET, Node.js
  • 부록 C. 테스트용 샘플 데이터셋
  • 부록 D. GPT API와 Azure OpenAI API 비교
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5.0 프롬프트 엔지니어링 기법 심화

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