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LLM을 위한 프롬프트 엔지니어링 LLM 구조 이해부터 프롬프트 전략, 대화형 에이전트 설계, 성과 평가까지
- 존 베리먼, 앨버트 지글러 저
- 김정인 역
- 제이펍
- 2026년 01월 08일
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정가28,000원
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시/도
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ISBN: 9791194587804
300쪽
852g
189 x 246 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
- 주간 컴퓨터/IT: 45위
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책 소개
이 책은
LLM을 지배하는 건 코드가 아니라 프롬프트다
결과물 중심의 접근과 달리 프롬프트 엔지니어링 자체를 깊이 있게 탐구한 실전 가이드다. LLM의 구조와 작동 원리, 효과적인 프롬프트 설계 기법, 대화형 워크플로 구성, 성과 평가까지 실무에 필요한 내용을 체계적으로 다룬다. 특히 ‘모델이 학습한 패턴을 모사하는 프롬프트를 설계해야 원하는 출력을 얻을 수 있다’는 원칙을 중심으로, 명확한 언어 사용과 검증된 패턴의 활용, 정보 최소화 등 실질적인 전략을 제시한다. 프롬프트를 ‘쓰는 법’이 아니라 ‘왜 그렇게 써야 하는지’를 설명하며, 시행착오를 줄이는 이론적 기반을 제공한다. 단순한 활용법을 넘어 LLM을 도구로 활용하는 사고방식 자체를 훈련할 수 있게 돕는다.
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 존 베리먼
Arcturus Labs의 창립자이자 수석 컨설턴트로, LLM 애플리케이션 개발을 전문으로 한다. 기업들이 첨단 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있으며, 깃허브 코파일럿의 초기 엔지니어로 참여해 자동 완성과 대화 기능 개발에 기여하며 AI 기반 코딩 도구의 최전선에서 활동했다. 그 이전에 는 검색 엔지니어로 경력을 쌓으며 미국 특허청의 차세대 검색 시스템 개발, Eventbrite의 검색 및 추천 기능 구축, 깃허브 코드 검색 인프라 개발에 참여했다. 저서로는 《Relevant Search》가 있다.
저자 : 앨버트 지글러
AI 사이버 보안 기업 XBOW의 AI 총괄로, LLM을 첨단 보안 기술과 결합해 미래의 디지털 세계를 안전하게 만드는 데 힘쓰고 있다. LLM이 대중화되기 전부터 AI 기반 시스템을 설계해왔다. 깃허브 코파일럿의 창립 엔지니어로서 프롬프트 엔지니어링 시스템을 설계하고, 수많은 AI 기반 도구와 코딩 어시스턴트 애플리케이션의 등장을 이끌며 개발 환경과 LLM 응용의 미래를 열었다.
역자 소개
플랫폼 기업의 빅데이터 서비스 조직에서 근무하고 있다. 업계 용어 중심으로 쓰면 나태하게 보일까 걱정되고, 모두 우리말로 바꾸자니 전문가들과 소통이 어렵지는 않을까 하는 걱정 사이에, 이제는 어떻게 하면 챗GPT보다 더 나은 가치를 제공할 수 있는지까지 고민을 하나 더 얹어 번역하고 있다. 이런 고민을 책 문장마다 잘 녹여내기 바라며 옮기지만, 그에 대한 인정은 독자들 몫이니 마음을 내려놓는 연습도 하고 있다. 옮긴 책으로는 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북(개정판)》, 《실전! 파이토치 딥러닝 프로젝트》, 《강화학습/심층강화학습 특강》, 《실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전》 등이 있다.
목차
옮긴이 머리말 ix
베타리더 후기 x
시작하며 xii
감사의 글 xv
표지에 대하여 xvi
PART I 기본 원리
CHAPTER 1 프롬프트 엔지니어링 소개 3
1.1 LLM은 마법이다 4
1.2 언어 모델: 어쩌다 우리가 여기까지 왔지? 7
1.3 프롬프트 엔지니어링 14
1.4 요약 16
CHAPTER 2 LLM의 이해 18
2.1 LLM은 무엇인가? 19
2.2 LLM이 세상을 보는 방법 26
2.3 한 번에 토큰 한 개 33
2.4 온도와 확률 37
2.5 트랜스포머 아키텍처 41
2.6 요약 47
CHAPTER 3 대화형으로 넘어가기 48
3.1 인간 피드백을 통한 강화학습 50
3.2 지시형에서 대화형으로 56
3.3 지금도 변하고 있는 API 61
3.4 극본 작성으로서의 프롬프트 엔지니어링 67
3.5 요약 69
CHAPTER 4 LLM 애플리케이션 설계하기 71
4.1 루프 구조 71
4.2 순전파 확대해보기 82
4.3 LLM 애플리케이션 품질 평가 89
4.4 요약 91
PART II 핵심 기술
CHAPTER 5 프롬프트 내용 95
5.1 콘텐츠 출처 97
5.2 정적 콘텐츠 98
5.3 동적 콘텐츠 110
5.4 요약 134
CHAPTER 6 프롬프트 구성하기 135
6.1 이상적인 프롬프트 구조 135
6.2 어떤 종류의 문서인가? 139
6.3 스니펫 형식 지정하기 150
6.4 탄력적 스니펫 153
6.5 프롬프트 요소 간 관계 155
6.6 최종 프롬프트 구성 157
6.7 요약 161
CHAPTER 7 모델 제어 162
7.1 모델 제어 162
7.2 텍스트를 넘어서: 로그 확률 168
7.3 모델 선택 175
7.4 요약 182
PART III 전문가 역량
CHAPTER 8 대화형 에이전시 187
8.1 도구 활용 188
8.2 추론 201
8.3 작업 기반 상호작용을 위한 콘텍스트 208
8.4 대화형 에이전트 구축 213
8.5 요약 219
CHAPTER 9 LLM 워크플로 221
9.1 대화형 에이전트로 충분할까? 223
9.2 기본 LLM 워크플로 226
9.3 고급 LLM 워크플로 242
9.4 요약 246
CHAPTER 10 LLM 애플리케이션 평가 247
10.1 LLM 애플리케이션 평가 248
10.2 오프라인 평가 249
10.3 온라인 평가 265
10.4 요약 269
CHAPTER 11 미래를 전망하며 270
11.1 다중 모달 처리 271
11.2 요약 277
찾아보기 279
베타리더 후기 x
시작하며 xii
감사의 글 xv
표지에 대하여 xvi
PART I 기본 원리
CHAPTER 1 프롬프트 엔지니어링 소개 3
1.1 LLM은 마법이다 4
1.2 언어 모델: 어쩌다 우리가 여기까지 왔지? 7
1.3 프롬프트 엔지니어링 14
1.4 요약 16
CHAPTER 2 LLM의 이해 18
2.1 LLM은 무엇인가? 19
2.2 LLM이 세상을 보는 방법 26
2.3 한 번에 토큰 한 개 33
2.4 온도와 확률 37
2.5 트랜스포머 아키텍처 41
2.6 요약 47
CHAPTER 3 대화형으로 넘어가기 48
3.1 인간 피드백을 통한 강화학습 50
3.2 지시형에서 대화형으로 56
3.3 지금도 변하고 있는 API 61
3.4 극본 작성으로서의 프롬프트 엔지니어링 67
3.5 요약 69
CHAPTER 4 LLM 애플리케이션 설계하기 71
4.1 루프 구조 71
4.2 순전파 확대해보기 82
4.3 LLM 애플리케이션 품질 평가 89
4.4 요약 91
PART II 핵심 기술
CHAPTER 5 프롬프트 내용 95
5.1 콘텐츠 출처 97
5.2 정적 콘텐츠 98
5.3 동적 콘텐츠 110
5.4 요약 134
CHAPTER 6 프롬프트 구성하기 135
6.1 이상적인 프롬프트 구조 135
6.2 어떤 종류의 문서인가? 139
6.3 스니펫 형식 지정하기 150
6.4 탄력적 스니펫 153
6.5 프롬프트 요소 간 관계 155
6.6 최종 프롬프트 구성 157
6.7 요약 161
CHAPTER 7 모델 제어 162
7.1 모델 제어 162
7.2 텍스트를 넘어서: 로그 확률 168
7.3 모델 선택 175
7.4 요약 182
PART III 전문가 역량
CHAPTER 8 대화형 에이전시 187
8.1 도구 활용 188
8.2 추론 201
8.3 작업 기반 상호작용을 위한 콘텍스트 208
8.4 대화형 에이전트 구축 213
8.5 요약 219
CHAPTER 9 LLM 워크플로 221
9.1 대화형 에이전트로 충분할까? 223
9.2 기본 LLM 워크플로 226
9.3 고급 LLM 워크플로 242
9.4 요약 246
CHAPTER 10 LLM 애플리케이션 평가 247
10.1 LLM 애플리케이션 평가 248
10.2 오프라인 평가 249
10.3 온라인 평가 265
10.4 요약 269
CHAPTER 11 미래를 전망하며 270
11.1 다중 모달 처리 271
11.2 요약 277
찾아보기 279
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