『LLM Master: OpenAI API 쿡북 with Python』은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 실전 활용법을 배우고자 하는 사람들을 위한 기술서다. 이 책은 단순히 기능을 나열하는 참고서가 아니라, AI를 직접 구현하고 이용하고자 하는 이들에게 구체적인 방법론과 도구를 제공하는 실습 중심의 안내서다.
이 책이 포함된 LLM Master 시리즈는 생성형 AI 시대를 살아가는 실무자와 개발자를 위해 기획되었다. ChatGPT를 비롯한 다양한 AI 도구들이 우리 일상과 업무에 빠르게 스며들고 있지만, 단순한 활용을 넘어 AI를 ‘내 일’과 ‘내 프로젝트’에 제대로 접목시키는 사람은 아직 많지 않다. LLM Master 시리즈는 이러한 격차를 줄이기 위해, 기초 이론부터 실무 프로젝트에 이르기까지 LLM을 완전히 내재화할 수 있는 커리큘럼을 제공한다. 특히 Python을 기반으로 한 코딩 중심 구성으로, 독자 스스로 AI 기능을 직접 구현하고 테스트하며 체화할 수 있도록 돕는다.
이번 첫 번째 책에서는 OpenAI의 GPT 모델과 그 API를 중심으로, LLM을 코드로 활용하는 전 과정을 다룬다. GPT의 작동 원리를 이해하고, OpenAI API를 통해 다양한 LLM 기능을 호출하며, 실제 서비스나 응용 프로그램에 어떻게 연결할 수 있을지를 단계별로 안내한다. 따라서 이 책은 단순한 AI 사용자가 아닌, AI를 업무에 통합하고 서비스로 구현하려는 실전형 독자를 위한 책이라 할 수 있다. 특히 이 책은 다음과 같은 사람들에게 큰 도움이 될 것이다.
먼저 AI 서비스 또는 기능을 직접 개발하고자 하는 개발자 및 실무자에게 이 책은 훌륭한 가이드가 된다. 예를 들어 자연어 처리 기능이 필요한 SaaS 제품을 만드는 스타트업 개발자나, 고객 상담 자동화를 위한 챗봇을 기획 중인 내부 개발팀이 OpenAI API를 이용해 빠르게 프로토타입을 만들 수 있도록 구체적인 코드와 실습 예제를 제공한다.
데이터 분석가와 리서처에게도 유용하다. 기존의 수치 기반 분석 외에도, 분석 결과를 자동으로 요약하거나, 보고서를 작성하거나, 고객 데이터를 기반으로 한 자연어 응답 생성이 필요할 때 OpenAI의 GPT는 강력한 도구가 된다. 이 책은 텍스트 생성뿐만 아니라, 구조화된 출력(Structured Output), 명령형 처리(Instruct 방식), 예측과 추론 기능 등 다양한 고급 활용 방식을 다루고 있어, 데이터 기반 업무를 더욱 풍부하게 만들어줄 것입니다.
이 책은 “GPT를 쓸 줄 안다”에서 멈추지 않는다. 어떻게 GPT의 기능을 나만의 서비스에 통합하고, 어떻게 사용자 중심의 AI 기능을 만들어낼 수 있는지를 알려준다. 따라서, 단순한 기술 이해를 넘어 실무에 필요한 코딩 역량과 기획 감각, 그리고 구현 능력을 함께 기르고자 하는 이들에게 이 책은 매우 실질적인 자산이 될 것입니다.
OpenAI API는 그 자체로도 충분히 강력하지만, 그 잠재력을 최대한 끌어내기 위해서는 어떻게 설계하고, 어떻게 호출하고, 어떻게 통합할 것인가에 대한 명확한 로드맵이 필요하다. 이 책은 바로 그 로드맵을 제공한다. 이제 여러분의 아이디어에 AI를 더하고, 새로운 가능성을 현실로 만들었으면 합니다.
AI와 빅데이터 분야에서 두드러진 성과를 이루어낸 저자 고우주는 Swiss School of Management 에서 AI 및 빅데이터 박사 학위를 취득했으며, 학부에서는 전기공학을 전공하며 기술적 전문성을 다졌으며, 서울종합과학대학원대학교(aSSIST)와 Aalto University에서 각각 AI 및 빅데이터 MBA와 Executive MBA 석사 학위를 받았습니다.
현재 AI 전문 기업의 CEO 출신으로 혁신적인 인공지능 솔루션 개발을 이끌고 있으며, 2020년부터 2024년까지 명지대학교 응용소프트웨어학부의 겸임교수로 재직하며 인문, 사회학과 학생들을 대상으로 데이터 사이언스 강의로 인재 양성에 기여를 했습니다. 이전에는 센싸타테크놀러지스와 슈나이더일렉트릭에서 Technical & Product Manager로 활동하며 풍부한 실무 경험을 쌓았습니다.
저자는 기술과 데이터를 활용하여 인문학적, 사회학적, 공학적 접근으로 다양한 현상을 탐구하고 규명하는 데 깊은 관심을 가지고 연구를 수행해 왔습니다. 석사는 B2B Value Added donation model: Pledge 1% Case와 박사 논문 Developing an Explainable & Causal AI in Manufacturing Industries를 통해 AI와 빅데이터 기술의 실질적 응용과 산업적 기여를 탐구했으며, 이를 통해 학문적 연구와 실제 비즈니스 문제 해결을 연결하는 통찰력을 보여주었습니다.
저자의 주요 연구 분야는 LLM 및 생성형 AI(프롬프트 엔지니어링, RAG, Agent, SLM, 파인튜닝, 최적화), 에너지/환경/제조 분야의 IoT 데이터 신호처리와 이상치 탐지, 시계열 분석, 설명 가능한 AI(XAI), 인과추론, 그리고 디지털 마케팅(멀티모달 LLM 활용을 통한 CRM 분석)을 포함합니다. 이를 통해 기술적 도구를 넘어 데이터와 AI를 사회적 맥락에서 활용하여 인류와 산업이 직면한 복잡한 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.
저자는 산업계와 학계 모두에서 폭넓은 경험과 통합적 시각을 바탕으로 데이터 사이언스와 AI의 융합적 활용을 통해 사회적 가치를 창출하고, 기술을 인간과 사회를 이해하는 수단으로 확장하기 위해 끊임없이 도전하고 있습니다.