LLM 활용 실무
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.LLM 애플리케이션 개발 흐름
아래 다이어그램은 LLM 기반 애플리케이션의 전형적인 개발 파이프라인입니다. 각 단계는 이 섹션의 개별 문서에서 상세하게 다룹니다.| 단계 | 주제 | 핵심 내용 | 관련 문서 |
|---|---|---|---|
| 1 | API 활용 | OpenAI, Anthropic, HuggingFace API 연동 | LLM API 활용 |
| 2 | Function Calling | 외부 도구 연동, JSON Schema 정의 | Function Calling |
| 3 | 출력 파싱 | JSON 모드, Pydantic 검증, 재시도 전략 | 출력 파싱 |
| 4 | 안전장치 | 입출력 필터링, 환각 방지, PII 보호 | 안전장치 |
| 5 | 비용 최적화 | 토큰 절약, 캐싱, 모델 라우팅 | 비용 최적화 |
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,json모듈 활용
후행 탭 연결
이 섹션의 학습 내용은 후행 탭에서 다음과 같이 확장됩니다.| 이 섹션 | 후행 탭 | 연결점 |
|---|---|---|
| API 활용 | LLMOps | API 기반 서빙과 모니터링 |
| Function Calling | Agent | Tool Use 기반 에이전트 아키텍처 |
| 출력 파싱 | Agent / RAG | 구조화된 에이전트 출력, 응답 포맷팅 |
| 안전장치 | LLMOps | 프로덕션 안전장치와 모니터링 |
| 비용 최적화 | LLMOps | 비용 관리 대시보드와 자동화 |