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ISBN: 9791193926468
372쪽
707g
188 x 245 (㎜)
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- 주간 컴퓨터/IT: 94위
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책 소개
이 책은
챗GPT가 처음 등장했을 당시 충격을 뒤로하고 개발자들은 챗GPT가 가져올 가능성과 영향에 대해 고민했고, 그 결과 수많은 활용법이 쏟아져나왔다. 그리고 단어 몇 개만으로 실사 영상을 제작할 수 있는 단계까지 왔다. 2022년 11월 등장한 이후로 불과 2년도 안 된 사이에 벌어진 일이다. 이제 개발자는 기존 개발 방식이 AI의 등장으로 어떻게 변화할지 준비해야 한다.
이 책은 개발 경력 40년이 넘는 저자가 혁신적인 기술인 챗GPT를 실무에서 어떻게 활용할 것인지 치열하게 고민한 결과를 담았다. 코드 생성은 물론이고, 프로토타이핑, 테스트 주도 개발, 디버깅 등의 개발 프로세스와 각종 방법론을 결합하는 방법, 문서 작성과 애플리케이션 개발 시 활용법 등 수많은 질문과 답을 챗GPT와 주고받는다.
출판사 리뷰
성장하는 개발자가 되기 위해 챗GPT와 페어 프로그래밍 잘하는 방법
챗GPT가 처음 등장했을 당시 충격을 뒤로하고 개발자들은 챗GPT가 가져올 가능성과 영향에 대해 고민했고, 그 결과 수많은 활용법이 쏟아져나왔다. 그리고 단어 몇 개만으로 실사 영상을 제작할 수 있는 단계까지 왔다. 2022년 11월 등장한 이후로 불과 2년도 안 된 사이에 벌어진 일이다. 이제 개발자는 기존 개발 방식이 AI의 등장으로 어떻게 변화할지 준비해야 한다.
이 책은 개발 경력 40년이 넘는 저자가 혁신적인 기술인 챗GPT를 실무에서 어떻게 활용할 것인지 치열하게 고민한 결과를 담았다. 코드 생성은 물론이고, 프로토타이핑, 테스트 주도 개발, 디버깅 등의 개발 프로세스와 각종 방법론을 결합하는 방법, 문서 작성과 애플리케이션 개발 시 활용법 등 수많은 질문과 답을 챗GPT와 주고받는다.
1장에서는 챗GPT의 기본 개념과 작동 방식을, 2장에서는 자동 코드 생성, 오류 처리, 다지인 패턴 구현 등 챗GPT를 활용해 효율적으로 프로그래밍하는 방법을 소개한다. 3장에서는 챗GPT로 함수 분할, 변수명과 함수명 개선, 중복 코드 제거와 같은 리팩터링하는 방법뿐만 아니라 주석 작성과 문서화하는 방법까지 다루며, 4장에서는 챗GPT로 파워포인트, 엑셀, 워드 등의 문서를 자동으로 생성하고, 파이썬 라이브러리인 diagrams로 클라우드 구성도를 작성해본다.
5장에서는 도메인 주도 개발, 테스트 주도 개발 등 다양한 개발 방법론을 챗GPT에서 활용하는 방법을 알아보고, 6장에서는 Go, 러스트 등 프로그래밍 언어를 통해 학습할 때 챗GPT를 어떻게 활용할 것인지 살펴본다. 7장에서는 오픈AI가 제공하는 ChatGPT API의 기본적인 사용법과 설정 방법을 설명하면서 웹서비스에 챗GPT 기능을 호출해본다. 8장에서는 장문 데이터를 챗GPT로 생성하고 분석하는 방법을 라마인덱스 라이브러리를 사용하여 알아본다. 마지막으로 9장에서는 랭체인의 기본 개념과 구조를 알아보고, 랭체인의 에이전트와 챗GPT 기능과 결합한 프로세스 자동화 방법을 제시한다.
다양하고 유용한 챗GPT 활용법을 담은 이 책을 다 읽고 나면, 챗GPT를 페어 프로그래밍 동료로 활용하여 개발 효율성을 극대화하고 품질 높은 소프트웨어를 개발할 수 있게 될 것이다.
주요 내용
ChatGPT API 활용하기
라마인덱스, 랭체인으로 장문의 데이터 처리하기
랭체인으로 프로세스 자동화하기
코드 작성, 오류 대책 등 프로그래밍하기
주석, 예외 처리 개선 등 리팩터링하기
파워포인트, 워드, 엑셀 등 문서 작성하기
러스트, Go 등 프로그래밍 언어 학습하기
DDD, TDD 등 개발 방식과 연계하기
저자 소개
소프트웨어 개발 경력 40년이 넘는 개발자. 웹 애플리케이션부터 데이터베이스까지 폭넓은 지식과 기술을 보유하고 있으며, 최근에는 파이썬으로 앱을 개발하고 있다. 저서로 《現場で使えるSQL(실무에서 사용하는 SQL)》, 《3ステップでしっかりぶ Oracle入門(3단계로 확실히 배우는 오라클 입문)》 등이 있다.
역자 소개
25년 차 소프트웨어 개발자로 SK텔레콤에서 싸이월드, 티맵 등의 모바일 솔루션을 개발했으며, 사우디아라비아 등 중동의 여러 국가, 인도네시아, 멕시코의 서버부터 단말기에 이르는 은행 결제 시스템을 개발해왔습니다. 이후 K-POP, 블록체인, 애자일 솔루션 등 다양한 분야의 업체에서 CTO와 개발 이사를 역임했습니다. 저서로는 『실전 안드로이드 프로그래밍』(케이엔피 IT, 2011), 『갤럭시 S & 안드로이드폰 완전 정복』(이비락, 2010), 『갤럭시 S 안드로이드폰 어플 활용 백서』(글로벌, 2010), 『입문자를 위한 Windows CE Programming』(가남사, 2002) 등이 있으며, 번역서로는 『디자인 패턴의 아름다움』(제이펍, 2023)과 『컴퓨터 밑바닥의 비밀』(길벗, 2024)이 있습니다.
목차
옮긴이 머리말 x
베타리더 후기 xii
시작하며 xiv
감사의 글 xvi
이 책에 대하여 xvii
CHAPTER 1 ChatGPT로 할 수 있는 것은 무엇일까? 1
1.1 ChatGPT로 무엇을 할 수 있을까? 2
__1.1.1 ChatGPT를 비서로 5
__1.1.2 ChatGPT를 내 동료로 7
__1.1.3 개발 프로세스에서 ChatGPT 활용하기 8
1.2 어떻게 가능할까? 10
__1.2.1 트랜스포머의 탄생 10
__1.2.2 간단하게 살펴볼까요? 11
__1.2.3 토큰의 분해와 순서 부여 12
__1.2.4 주의 집중이란 13
__1.2.5 단일 주의 집중과 복수의 주의 집중 15
__1.2.6 부호기에 의해 생성된 문맥을 복호기에 연결하기 17
__1.2.7 더 이상 두렵지 않다! Attention Is All You Need 18
__1.2.8 GPT는 어떻게 문장을 생성하는 것일까? 19
CHAPTER 2 프로그래밍에서의 활용 23
2.1 자동 코드 작성 24
__2.1.1 이해는 하지만 잘하지 못하는 것을 맡기기 25
__2.1.2 작게 쪼개서 요청하기 28
__2.1.3 함수에 대한 테스트 코드도 함께 생성하기 31
__2.1.4 단계별로 쌓아 올리기 33
2.2 오류 대책 33
__2.2.1 오류 대책의 기본 33
__2.2.2 오류가 계속 반복되는 경우에 대한 대응 방법 35
__2.2.3 그래도 오류가 해결되지 않는다면 35
2.3 클래스화에 대하여 36
__2.3.1 클래스 구성도로부터 코드 생성 접근하기 40
2.4 상태전이표로 코드 생성하기 43
__2.4.1 상태전이표로부터 코드 생성 접근하기 44
2.5 디자인 패턴 제안받기 50
__2.5.1 적합한 디자인 패턴 찾기 52
2.6 알고리즘 제안받기 54
2.7 단계별로 쌓아 올리기 70
2.8 코드 변환 80
__2.8.1 SQL 버전이 달라도 두렵지 않다 81
__2.8.2 다른 프로그래밍 언어(또는 여러 개의 언어)도 쉽게 배울 수 있다 83
__2.8.3 다른 언어에서도 작동하는 코드로 변환하기 86
__2.8.4 이것까지 된다고? 90
2.9 테스트 케이스에서 주의할 점 93
CHAPTER 3 리팩터링에서의 활용 95
3.1 자투리 시간에 가볍게 리팩터링하기 97
__3.1.1 함수 분할 97
__3.1.2 변수 이름과 함수 이름의 개선 99
__3.1.3 중복 제거 100
3.2 주석과 문서화 102
__3.2.1 인라인 주석을 추가해달라고 하기 102
__3.2.2 함수 문서를 추가해달라고 하기 104
3.3 보안 취약성 확인 107
3.4 예외 처리와 논리 완전성 개선 112
__3.4.1 예외 처리 개선 112
__3.4.2 논리 완전성 확인과 개선 114
CHAPTER 4 문서의 자동 작성 117
4.1 파워포인트 슬라이드 자동 작성 118
4.2 워드 문서 자동 작성 124
4.3 엑셀 연계 문서 자동 작성 127
4.4 diagrams를 사용한 클라우드 구성도 작성 134
4.5 dbdiagram.io에 의한 개체 관계 구성도 작성 139
CHAPTER 5 각종 개발 방법의 제안 145
5.1 도메인 주도 설계와 구현 147
5.2 테스트 주도 개발에 의한 테스트 기반 구현 165
5.3 ChatGPT와 소프트웨어 개발의 접근 방식 175
CHAPTER 6 학습 과정에서의 활용 177
6.1 분야별 학습 178
__6.1.1 학습 체험을 시작하면서 179
__6.1.2 [Step 1] 학습 영역 범위 좁히기 179
__6.1.3 [Step 2] 학습 테마 결정 181
__6.1.4 [Step 3] 생성 코드로 직접 체험하는 학습 183
__6.1.5 [Step 4] 코드 학습 뒤 확인 작업 189
__6.1.6 [Step 5] 더욱 깊이 파고들어 의미 이해하기 190
__6.1.7 [Step 6] 현실 응용을 위해 함수 깊이 파고들기 190
__6.1.8 [Step 7] 소크라테스의 가정교사(GPT-4 전용) 192
__6.1.9 [Step 8] 무한 대화를 무기로 삼아 193
6.2 프로그래밍 언어 학습 194
__6.2.1 [Step 1] 대상 언어의 특징 이해하기 195
__6.2.2 [Step 2] 작동 환경 구축 196
__6.2.3 [Step 3] 언어 치트시트 작성하기 198
__6.2.4 [Step 4] 빌드 이해하기 199
__6.2.5 [Step 5] 소크라테스 대화법으로 정리 205
6.3 학습 속도를 높이는 ChatGPT 206
CHAPTER 7 ChatGPT API의 활용 207
7.1 가장 기본적인 사용 방법 208
__7.1.1 API 키 발급 208
__7.1.2 가장 간단한 코드 211
__7.1.3 결과를 스트림으로 표시하기 213
__7.1.4 챗봇화하기 214
7.2 요약으로 문맥 연결하기 216
7.3 자연어로 사내 데이터베이스 질의하기 222
7.4 사내 데이터베이스와 연계한 사용자 지원 232
__7.4.1 역할을 분담시키기 232
CHAPTER 8 ChatGPT로 장문 데이터 다루기 245
8.1 LlamaIndex로 장문 데이터 처리 247
__8.1.1 장문의 외부 데이터와의 연계 체험하기 247
__8.1.2 어떤 원리로 작동하는가 256
__8.1.3 적재기 사용하기 256
8.2 랭체인으로 장문 데이터 처리 261
__8.2.1 색인 저장과 적재 266
__8.2.2 적재기 사용하기 268
__8.2.3 장문을 ChatGPT에서 취급할 때의 요령 271
CHAPTER 9 랭체인을 이용한 과정 자동화 275
9.1 랭체인 구조 276
9.2 Chains로 작업 연결하기 278
__9.2.1 일단 사용해보기 279
__9.2.2 단독 체인으로 질의하기 280
__9.2.3 단독 체인을 연결해보기 282
__9.2.4 SimpleSequentialChain으로 한 번에 연결하기 285
__9.2.5 SequentialChain으로 여러 개의 결과 얻기 287
9.3 Chains 기반의 챗봇 예제 290
__9.3.1 랭체인을 이용한 기본적인 챗봇 291
__9.3.2 SQL 질의 방법 293
__9.3.3 챗봇 구현 296
9.4 Agent를 이용한 코드 실행 304
__9.4.1 파워포인트 자동 작성 304
__9.4.2 diagrams를 사용한 클라우드 구성도 자동 작성 307
__9.4.3 그래프 자동 작성 309
9.5 Agent를 이용한 판단/실행/과정 자동화 311
__9.5.1 자동으로 퍼즐을 푸는 간단한 예 311
__9.5.2 웹 검색에 대응하기 316
__9.5.3 색인 데이터베이스 검색 통합하기 319
__9.5.4 PDF 문서 검색하기 322
__9.5.5 여러 개의 색인 데이터베이스를 각각 별도의 도구로 생성하기 324
__9.5.6 SQL 데이터베이스 검색 통합하기 329
9.6 Agent를 이용한 챗봇 최종형 332
__9.6.1 대화 예시 336
__9.6.2 그게 무슨 상관인데요? 342
마치며 343
찾아보기 346
베타리더 후기 xii
시작하며 xiv
감사의 글 xvi
이 책에 대하여 xvii
CHAPTER 1 ChatGPT로 할 수 있는 것은 무엇일까? 1
1.1 ChatGPT로 무엇을 할 수 있을까? 2
__1.1.1 ChatGPT를 비서로 5
__1.1.2 ChatGPT를 내 동료로 7
__1.1.3 개발 프로세스에서 ChatGPT 활용하기 8
1.2 어떻게 가능할까? 10
__1.2.1 트랜스포머의 탄생 10
__1.2.2 간단하게 살펴볼까요? 11
__1.2.3 토큰의 분해와 순서 부여 12
__1.2.4 주의 집중이란 13
__1.2.5 단일 주의 집중과 복수의 주의 집중 15
__1.2.6 부호기에 의해 생성된 문맥을 복호기에 연결하기 17
__1.2.7 더 이상 두렵지 않다! Attention Is All You Need 18
__1.2.8 GPT는 어떻게 문장을 생성하는 것일까? 19
CHAPTER 2 프로그래밍에서의 활용 23
2.1 자동 코드 작성 24
__2.1.1 이해는 하지만 잘하지 못하는 것을 맡기기 25
__2.1.2 작게 쪼개서 요청하기 28
__2.1.3 함수에 대한 테스트 코드도 함께 생성하기 31
__2.1.4 단계별로 쌓아 올리기 33
2.2 오류 대책 33
__2.2.1 오류 대책의 기본 33
__2.2.2 오류가 계속 반복되는 경우에 대한 대응 방법 35
__2.2.3 그래도 오류가 해결되지 않는다면 35
2.3 클래스화에 대하여 36
__2.3.1 클래스 구성도로부터 코드 생성 접근하기 40
2.4 상태전이표로 코드 생성하기 43
__2.4.1 상태전이표로부터 코드 생성 접근하기 44
2.5 디자인 패턴 제안받기 50
__2.5.1 적합한 디자인 패턴 찾기 52
2.6 알고리즘 제안받기 54
2.7 단계별로 쌓아 올리기 70
2.8 코드 변환 80
__2.8.1 SQL 버전이 달라도 두렵지 않다 81
__2.8.2 다른 프로그래밍 언어(또는 여러 개의 언어)도 쉽게 배울 수 있다 83
__2.8.3 다른 언어에서도 작동하는 코드로 변환하기 86
__2.8.4 이것까지 된다고? 90
2.9 테스트 케이스에서 주의할 점 93
CHAPTER 3 리팩터링에서의 활용 95
3.1 자투리 시간에 가볍게 리팩터링하기 97
__3.1.1 함수 분할 97
__3.1.2 변수 이름과 함수 이름의 개선 99
__3.1.3 중복 제거 100
3.2 주석과 문서화 102
__3.2.1 인라인 주석을 추가해달라고 하기 102
__3.2.2 함수 문서를 추가해달라고 하기 104
3.3 보안 취약성 확인 107
3.4 예외 처리와 논리 완전성 개선 112
__3.4.1 예외 처리 개선 112
__3.4.2 논리 완전성 확인과 개선 114
CHAPTER 4 문서의 자동 작성 117
4.1 파워포인트 슬라이드 자동 작성 118
4.2 워드 문서 자동 작성 124
4.3 엑셀 연계 문서 자동 작성 127
4.4 diagrams를 사용한 클라우드 구성도 작성 134
4.5 dbdiagram.io에 의한 개체 관계 구성도 작성 139
CHAPTER 5 각종 개발 방법의 제안 145
5.1 도메인 주도 설계와 구현 147
5.2 테스트 주도 개발에 의한 테스트 기반 구현 165
5.3 ChatGPT와 소프트웨어 개발의 접근 방식 175
CHAPTER 6 학습 과정에서의 활용 177
6.1 분야별 학습 178
__6.1.1 학습 체험을 시작하면서 179
__6.1.2 [Step 1] 학습 영역 범위 좁히기 179
__6.1.3 [Step 2] 학습 테마 결정 181
__6.1.4 [Step 3] 생성 코드로 직접 체험하는 학습 183
__6.1.5 [Step 4] 코드 학습 뒤 확인 작업 189
__6.1.6 [Step 5] 더욱 깊이 파고들어 의미 이해하기 190
__6.1.7 [Step 6] 현실 응용을 위해 함수 깊이 파고들기 190
__6.1.8 [Step 7] 소크라테스의 가정교사(GPT-4 전용) 192
__6.1.9 [Step 8] 무한 대화를 무기로 삼아 193
6.2 프로그래밍 언어 학습 194
__6.2.1 [Step 1] 대상 언어의 특징 이해하기 195
__6.2.2 [Step 2] 작동 환경 구축 196
__6.2.3 [Step 3] 언어 치트시트 작성하기 198
__6.2.4 [Step 4] 빌드 이해하기 199
__6.2.5 [Step 5] 소크라테스 대화법으로 정리 205
6.3 학습 속도를 높이는 ChatGPT 206
CHAPTER 7 ChatGPT API의 활용 207
7.1 가장 기본적인 사용 방법 208
__7.1.1 API 키 발급 208
__7.1.2 가장 간단한 코드 211
__7.1.3 결과를 스트림으로 표시하기 213
__7.1.4 챗봇화하기 214
7.2 요약으로 문맥 연결하기 216
7.3 자연어로 사내 데이터베이스 질의하기 222
7.4 사내 데이터베이스와 연계한 사용자 지원 232
__7.4.1 역할을 분담시키기 232
CHAPTER 8 ChatGPT로 장문 데이터 다루기 245
8.1 LlamaIndex로 장문 데이터 처리 247
__8.1.1 장문의 외부 데이터와의 연계 체험하기 247
__8.1.2 어떤 원리로 작동하는가 256
__8.1.3 적재기 사용하기 256
8.2 랭체인으로 장문 데이터 처리 261
__8.2.1 색인 저장과 적재 266
__8.2.2 적재기 사용하기 268
__8.2.3 장문을 ChatGPT에서 취급할 때의 요령 271
CHAPTER 9 랭체인을 이용한 과정 자동화 275
9.1 랭체인 구조 276
9.2 Chains로 작업 연결하기 278
__9.2.1 일단 사용해보기 279
__9.2.2 단독 체인으로 질의하기 280
__9.2.3 단독 체인을 연결해보기 282
__9.2.4 SimpleSequentialChain으로 한 번에 연결하기 285
__9.2.5 SequentialChain으로 여러 개의 결과 얻기 287
9.3 Chains 기반의 챗봇 예제 290
__9.3.1 랭체인을 이용한 기본적인 챗봇 291
__9.3.2 SQL 질의 방법 293
__9.3.3 챗봇 구현 296
9.4 Agent를 이용한 코드 실행 304
__9.4.1 파워포인트 자동 작성 304
__9.4.2 diagrams를 사용한 클라우드 구성도 자동 작성 307
__9.4.3 그래프 자동 작성 309
9.5 Agent를 이용한 판단/실행/과정 자동화 311
__9.5.1 자동으로 퍼즐을 푸는 간단한 예 311
__9.5.2 웹 검색에 대응하기 316
__9.5.3 색인 데이터베이스 검색 통합하기 319
__9.5.4 PDF 문서 검색하기 322
__9.5.5 여러 개의 색인 데이터베이스를 각각 별도의 도구로 생성하기 324
__9.5.6 SQL 데이터베이스 검색 통합하기 329
9.6 Agent를 이용한 챗봇 최종형 332
__9.6.1 대화 예시 336
__9.6.2 그게 무슨 상관인데요? 342
마치며 343
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