이 책은 솔직히 양파(주한나) 님의 팬심으로 구매했다.
아무튼, 정리(에세이)와 포스트 글에서 솔직하고 재치 있는 문체가 개인적으로 상당히 매력 있었다.
아무튼, 정리에서는 개발자로만 알고 있었는데, 패스트 캠퍼스의 "모두를 위한 ChatGPT UP!"에서 발표하실 때 개발자로서의 열정에 매료된 기억이 다시금 떠오른다. 결국, 나는 제대로 된 선택을 했다. ㅎㅎ
챗GPT 개발자 핸드북을 제대로 활용하기 위해서는 OPEN AI 가입, 챗GPT 사용 겅혐, GitHub 가입, VS Code 사용, Python에 대한 경험이 있어야 한다. 그래서, 신입 개발자보다는 중급 개발자, 시니어 개발자에게 훨씬 더 도움이 되겠다. 구매하기 전에 4장, GPT로 개발하기에서 다루는 주제를 미리 꼼꼼하게 읽어 보고 선택하기 바란다.
중급 이상의 개발자분들은 무조건 읽어야 한다. 특히 챗GPT를 개발에 활용하지 않는다면, 고민하지 말고 읽어 보자.
MS의 코파일럿 AI 팀에서 일하는 저자가 쓴 활용서인데, 두말하면 입아프다. 분량도 많지 않다.
신입이나 초급이라도 챗GPT를 업무에 활용하고자 한다면, 읽어보길 추천한다. 저자가 열광하면서 작성된 글들은 모든 이유가 있다. 양파님은 페이지를 늘이기 위해서 내용을 추가하실 분이 아니다. 앞으로 꼭 익히도록 해야 한다.
책의 구성은 5개의 Chapter와 에필로그로 구성되어 있다.
1장 챗GPT 골드러시에서는 챗GPT의 성공에 따른 MS의 사내 분위기와 20년차 개발자가 보는 챗GPT 열풍과 앞으로의 방향 및 개발 환경(문화)의 변화에 관해 솔직한 의견을 전달한다.
2장 챗GPT 가볍게 시작하기는 이력서 작성하기, 인터뷰 준비하기, 직장에서 문서 작성하기와 이메일 쓰기 등과 같이 개발자 혹은 일반 업무에서 챗GPT를 쉽게 활용하는 방법을 예를 들어 소개한다.
3장 챗GPT 조련하기에서는 챗GPT에게 본격적으로 일 시키는 방법(프롬프트 작성법)을 배운다. 챗GPT의 특성을 고려하여 내가 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링 꿀팁과 사례를 살펴보고. 챗GPT 활용도를 높이기 위한 크롬 익스텐션, 플러그 인을 소개한다. 또한, 민감한 주제인 보안과 환각 줄이기도 함께 살펴본다.
4장은 GPT로 개발하기는 개발자에게 도움이 되는 사례(코드 설명, 주석 달기, 유닛 테스트, 알고리듬 공부...)를 살펴 보고, VS Code와 깃허브에서 코파일럿 사용법을 옵션을 포함하여 그림과 함께 자세히 설명한다. 최신 버전인 코파일럿 labs, 코파일럿 X의 설명과 코파일럿의 단점도 빼놓지 않았다.
5장 GPT로 AI 애플리케이션 개발하기에서는 파이썬으로 코랩에서 오픈AI API 사용법, 랭체인 사용법을 핸즈온으로 따라 할 수 있도록 개념과 함께 설명하고, 실제 텍스트 문서를 업로드한 후 관련된 질문하기, 유튜브 영상 내용을 로딩하여 질문하기, 웹 스크래핑과 데이터 추출, 챗봇 만들기 등 최근 사용성이 높은 주제로 꼼꼼히 알려준다.
특히, 마지막 에필로그는 현재 챗GPT의 광풍에서 개발자로서 어떻게 대처해야 하는지를 선배이자 시니어 개발자로서 솔직한 의견을 담고 있으니, 꼭 관심 있게 읽어보도록 하자~
책에서 챗GPT를 활용하는 데 필요한 개념은 아주 쉬운 비유를 들어서 위트있게 소개하고 있으며, 이해하기 쉬웠다.
다루는 주제는 업무에서 챗GPT를 활용하는 방법, 특히 현재까지 알려진 거의 모든 팁과 활용법이 총망라되어 있다고 볼 수 있다. 이제 스스로 움직이기만 하면 된다. 직접 사용해보고 상상력을 발휘하자.
다만 매일매일 수많은 아이디어가 쏟아지고 있기에 모든 것을 담을 수는 없다.
하지만, 이 책을 발판으로 새로운 것을 적용하는 것은 큰 문제가 없을 것이다. 필요한 것은 개개인의 상상력뿐.
책의 크기는 가지고 다니면서, 읽기에 만족스러웠으며, 분량과 내용도 거침없이 읽기에 충분했다.
그림과 소스코드도 따라 하기에 전혀 문제가 없고, 잘 읽혔다. 재질도 엄청 좋다.
마지막으로 챗GPT(LLM)를 비롯한 새로운 기술을 보는 개발자의 대처 방법에 관한 저자의 답변으로 마무리하고자 한다.
제 대답은 그냥 써보시라는 겁니다. 이 책에 나온 예시부터 따라 해보세요. 어렵지 않습니다. 그냥 API 콜 하는 겁니다. 어느 정도 개발을 해본 분이라면, API 기반 개발은 쉬울 겁니다. ...(중략) 딱히 LLM의 구조나 내부 작동 방법을 자세히 알 필요가 없습니다. 자연어 처리용으로 쓰는 것만으로도 사용 케이스는 엄청나게 많습니다.
에필로그, p255 - p256
