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LLM(Large Language Model)을 활용한 애플리케이션 개발은 단순한 API 호출을 넘어, 프롬프트 설계부터 출력 검증, 안전장치, 비용 관리까지 다양한 엔지니어링 역량을 요구합니다. 이 섹션에서는 프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션을 개발하기 위한 핵심 패턴과 실무 기법을 학습합니다.

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LLM 애플리케이션 개발 흐름

아래 다이어그램은 LLM 기반 애플리케이션의 전형적인 개발 파이프라인입니다. 각 단계는 이 섹션의 개별 문서에서 상세하게 다룹니다.
단계주제핵심 내용관련 문서
1API 활용OpenAI, Anthropic, HuggingFace API 연동LLM API 활용
2Function Calling외부 도구 연동, JSON Schema 정의Function Calling
3출력 파싱JSON 모드, Pydantic 검증, 재시도 전략출력 파싱
4안전장치입출력 필터링, 환각 방지, PII 보호안전장치
5비용 최적화토큰 절약, 캐싱, 모델 라우팅비용 최적화
프롬프트 엔지니어링은 이전 섹션(프롬프트 엔지니어링)에서 상세하게 다루었습니다. 이 섹션에서는 프롬프트 설계 자체보다는 API 기반 개발 패턴과 프로덕션 엔지니어링에 집중합니다.

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사전 지식

이 섹션을 학습하기 위해 다음 개념에 대한 이해가 필요합니다.
  • 사전학습 언어 모델: GPT, Claude 등 디코더 모델의 기본 동작 원리
  • 프롬프트 엔지니어링: 시스템 프롬프트, Few-shot, Chain-of-Thought 기법
  • Python 기초: async/await, requests, json 모듈 활용

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후행 탭 연결

이 섹션의 학습 내용은 후행 탭에서 다음과 같이 확장됩니다.
이 섹션후행 탭연결점
API 활용LLMOpsAPI 기반 서빙과 모니터링
Function CallingAgentTool Use 기반 에이전트 아키텍처
출력 파싱Agent / RAG구조화된 에이전트 출력, 응답 포맷팅
안전장치LLMOps프로덕션 안전장치와 모니터링
비용 최적화LLMOps비용 관리 대시보드와 자동화

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문서 목록

LLM API 활용

OpenAI, Anthropic, HuggingFace API 설정부터 스트리밍, 에러 핸들링까지 실습합니다

Function Calling

JSON Schema 기반 도구 정의와 멀티턴 호출 패턴을 학습합니다

출력 파싱

JSON 모드, Pydantic 검증, instructor 라이브러리로 구조화된 출력을 추출합니다

안전장치

프롬프트 인젝션 방지, PII 마스킹, 환각 검증 등 프로덕션 안전 전략을 다룹니다

비용 최적화

토큰 절약, 시맨틱 캐싱, 모델 라우팅 전략으로 운영 비용을 최적화합니다