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LLM은 데이터 분석을 어떻게 바꾸는가
멀티모달 데이터, 이제 프롬프트로 분석한다
LLM을 활용하면 데이터 분석 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 이 책에서 다루는 기법들을 익히고 나면, 자연어 프롬프트와 단 몇 줄의 파이썬 코드만으로 텍스트는 물론, 테이블 및 그래프 데이터, 이미지, 동영상, 오디오까지 분석할 수 있게 된다.
이 책은 다양한 실전 프로젝트를 통해 OpenAI 파이썬 라이브러리, LangChain, LlamaIndex 등의 도구와 Anthropic, Cohere, Hugging Face가 제공하는 LLM을 다룬다. 이를 활용해 데이터를 쿼리하고 분석하며, 비용과 품질을 최적화하는 방법까지 익히게 된다.
출처: 국립중앙도서관 출판예정도서 등록 정보(출판사 제출)
체계적이고 깊이 있으며, 실습까지 풍부하다. 꼭 읽어보길 권한다!
— 오렌 에치오니(Oren Etzioni), 앨런인공지능연구소
다른 책에서 가볍게 넘기는 영역까지 깊이 파고든다. 실력을 단숨에 끌어올려 줄 책이다.
— 앤드루 카(Andrew Carr), Cartwheel
이 책과 함께라면 LLM은 어떤 데이터에서든 손쉽게 인사이트를 끌어내는 필수 도구가 된다.
— 아디티야 파라메스와란(Aditya Parameswaran), UC 버클리
LLM을 활용한 멀티모달 데이터 분석에 꼭 필요한 책이다.
— 수밋 바타차리야(Sumit Bhattacharyya), TELUS Health
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
1부 언어 모델 소개
1장 LLM을 활용한 데이터 분석
__1.1 언어 모델은 무엇을 할 수 있는가?
__1.2 이 책에서 배울 내용
__1.3 언어 모델 사용 방법
____1.3.1 프롬프팅
____1.3.2 프롬프트 예시
____1.3.3 인터페이스
__1.4 언어 모델을 데이터 분석에 활용하기
____1.4.1 언어 모델을 데이터에 직접 활용하기
____1.4.2 외부 툴을 통한 데이터 분석
__1.5 비용 최소화
____1.5.1 적합한 모델 선택
____1.5.2 모델 최적화 설정
____1.5.3 프롬프트 엔지니어링
__1.6 고급 소프트웨어 프레임워크와 에이전트
2장 ChatGPT와 채팅
__2.1 웹 인터페이스 접속
__2.2 인터페이스 소개
__2.3 ChatGPT를 사용한 텍스트 처리
__2.4 ChatGPT를 사용한 테이블 처리
____2.4.1 웹 인터페이스에서 테이블 처리
____2.4.2 자체 플랫폼에서 테이블 처리
2부 언어 모델을 활용한 데이터 분석
3장 OpenAI 파이썬 라이브러리
__3.1 사전 준비 사항
__3.2 OpenAI의 파이썬 라이브러리 설치
__3.3 사용 가능한 모델 목록 조회
__3.4 채팅 완성
__3.5 모델 동작 커스터마이징
____3.5.1 종료 조건 구성
____3.5.2 출력 생성 구성
____3.5.3 무작위성 구성
____3.5.4 커스터마이제이션 예시
____3.5.5 추가 매개변수
4장 텍스트 데이터 분석
__4.1 준비 사항
__4.2 분류
____4.2.1 개요
____4.2.2 프롬프트 생성
____4.2.3 모델 호출하기
____4.2.4 종단 간 분류 코드
____4.2.5 문서 분류
____4.2.6 코드 실행 방법
____4.2.7 다양한 변형 시도해 보기
__4.3 텍스트 추출
____4.3.1 개요
____4.3.2 프롬프트 생성
____4.3.3 후처리
____4.3.4 종단 간 추출 코드
____4.3.5 직접 해 보기
__4.4 클러스터링
____4.4.1 개요
____4.4.2 임베딩 계산하기
____4.4.3 벡터 클러스터링
____4.4.4 텍스트 클러스터링을 위한 종단 간 코드
____4.4.5 직접 해 보기
____4.4.6 임베딩 벡터의 다른 활용 사례
5장 구조화된 데이터 분석
__5.1 개요
__5.2 게임 판매 분석을 위한 자연어 쿼리 인터페이스
____5.2.1 SQLite 데이터베이스 설정
____5.2.2 SQL 기초
____5.2.3 개요
____5.2.4 text-to-SQL 변환을 위한 프롬프트 생성
____5.2.5 완성된 코드
____5.2.6 직접 해 보기
__5.3 일반적인 자연어 쿼리 인터페이스
____5.3.1 쿼리 실행
____5.3.2 데이터베이스 구조 추출
____5.3.3 전체 코드
____5.3.4 시험 운용
__5.4 그래프 데이터를 위한 자연어 쿼리 인터페이스
____5.4.1 그래프 데이터란 무엇인가?
____5.4.2 Neo4j 데이터베이스 설정
____5.4.3 Cypher 쿼리 언어
____5.4.4 질문을 Cypher 쿼리로 변환하기
____5.4.5 프롬프트 생성하기
____5.4.6 전체 코드
____5.4.7 직접 해 보기
6장 이미지와 동영상 분석
__6.1 설정
__6.2 이미지에 대한 질문 답변하기
____6.2.1 멀티모달 입력 지정하기
____6.2.2 코드 설명
____6.2.3 직접 해 보기
__6.3 이미지에서 사람 태그하기
____6.3.1 개요
____6.3.2 로컬에 저장된 이미지 인코딩하기
____6.3.3 로컬에 저장된 이미지를 OpenAI로 전송하기
____6.3.4 종단 간 구현
____6.3.5 직접 해 보기
__6.4 동영상 제목 생성하기
____6.4.1 개요
____6.4.2 동영상 프레임 인코딩
____6.4.3 종단 간 구현
____6.4.4 직접 해 보기
7장 오디오 데이터 분석
__7.1 준비 작업
__7.2 오디오 파일 텍스트 전사
____7.2.1 음성을 텍스트로 전사하기
____7.2.2 종단 간 코드
____7.2.3 직접 해 보기
__7.3 음성을 이용한 관계형 데이터 쿼리
____7.3.1 기본 준비 사항
____7.3.2 개요
____7.3.3 오디오 녹음
____7.3.4 종단 간 코드
____7.3.5 시험 운용
__7.4 음성-음성 번역
____7.4.1 개요
____7.4.2 음성 생성하기
____7.4.3 종단 간 코드
____7.4.4 직접 해 보기
3부 고급 주제
8장 GPT 대안 모델
__8.1 Anthropic
____8.1.1 Claude와 대화하기
____8.1.2 파이썬 라이브러리
__8.2 Cohere
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
부가기호 95000: 독자 대상 전문 · 발행 형태 전자출판물 · 내용 분류 총류.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보 · 부가기호 뜻은 국립중앙도서관 ISBN 안내 기준
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이매뉴얼 트러머;역자 : 옥경석; / 에이콘출판(주). 출간 후 상세 정보가 갱신됩니다.
전자책으로 출간 예정입니다. 정가는 21,600원입니다. (국립중앙도서관 출판예정도서 등록 기준이며, 별도 판형이 추가될 수 있습니다.)
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