[📘도서리뷰]: Azure OpenAI로 ChatGPT와 LLM 시스템 쉽고 빠르게 구축하기

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Azure OpenAI로 ChatGPT와 LLM 시스템 쉽고 빠르게 구축하기 : 알라딘

 

위 책을 읽고 개인적으로 느낀 부분들을 공유해보고자 한다.

 

 

✨ 책을 만나게 된 계기

최근 몇 년 사이 생성형 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 실무와 연구 전반에 깊숙이 자리 잡기 시작했다.

그 중심에 있는 것이 바로 ChatGPT, 그리고 이를 API 기반으로 실제 서비스에 접목할 수 있는 플랫폼인 Azure OpenAI다.

 

하지만 이 두 가지를 제대로 이해하고 더 나아가 실전에 응용하려면 단순한 사용법 이상의 깊은 이해가 필요하다.

그런 맥락에서 매우 의미 있는 책이라고 말하고 싶다.

 

단순히 '잘 알려진 도구를 소개하는 책'이 아니라,

초보자가 생성형 AI를 구조적으로 이해하고, 실무에 적용 가능한 수준까지 나아갈 수 있도록 설계된 로드맵형 도서이기 때문이다!

 

그리고 나는 재직중인 회사에서 새롭게 시작하는 LLM 관련 프로젝트에 들어가게 되어, 하루빨리 Azure부터 LLM 개발에 대한 이해도를 높여야만 했다.

 

민망하지만 나는 최대한 빨리 최대한 많이 최대한 정확하게 배우고 싶어한다(극도의 가성비지향).

이러한 나의 욕심을 충족시켜줄 수 있는 책을 찾다가 이 책을 만나게 되었다.

 

 

 

📘 Azure OpenAI로 ChatGPT와 LLM 시스템 쉽고 빠르게 구축하기

'챗GPT 활용부터 프롬프트 엔지니어링, RAG 구현, 자체 코파일럿 개발까지 AI 시스템 구축을 위한 애저 완벽 실무 가이드' 다.

 

책은 총 10장으로 구성되어 있으며, 크게 입문 → 응용 → 심화의 3단계로 나뉜다.

• 1~3장 (입문): ChatGPT 및 생성형 AI의 기본 개념, 프롬프트 작성 방법, 에이전트 구조 등 핵심 이론 소개
• 4~8장 (응용): Azure OpenAI API를 활용한 실전 구현, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처 구성, 임베딩 처리, 벡터 검색 등 실무 중심 내용
• 9~10장 (심화): LLM 기반 시스템의 품질 평가 및 운영 환경에서 고려해야 할 보안, 책임성, AI 거버넌스 등 고급 주제

이러한 흐름은 단순히 기술을 나열하는 것이 아니라, 실제로 생성형 AI 서비스를 구현하고 운영하는 데 필요한 전 과정을 학습하도록 유도한다.

 

 

 

 

책소개는 아래와 같다.

 

"

단계별로 배우는 효율적인 AI 시스템 구축법. 빠르게 발전하는 AI 기술의 중심에는 마이크로소프트 Azure OpenAI가 있다. 이 책은 실무에서 바로 활용할 수 있도록 생성형 AI와 ChatGPT 모델의 도입부터 최적화까지 단계별로 안내하는 실전 가이드다.

애저에서 ChatGPT 기반 RAG를 활용한 사내 문서 검색 시스템과 LLM을 탑재한 코파일럿 애플리케이션을 구축하면서 이론뿐만 아니라 실제 적용 방법까지 배울 수 있다. Azure OpenAI 활용에 필요한 거버넌스와 책임 있는 AI 구현도 함께 다룬다. 이 책을 통해 AI 시스템을 쉽게 구축하고, 업무에 바로 적용할 수 있는 유용한 기술과 노하우를 배울 수 있을 것이다.

 

"

 

 

이 책을 1 회독한 후 가장 크게 느낀 부분은 "책소개에 맞게 바로 활용할 수 있도록 안내하는 가이드 문서"라는 점이다.

 

책소개에 나와있듯 이 책은 생성형 AI에 대한 설명을 간략하면서도 명확하게 제시해 주어 부담을 덜고 바로 따라해볼 수 있었다.

그 부분이 내가 가장 마음에 든 부분이기도 하다.

 

 

 

 

✍️  초급자도 두려움 없이 시작 가능

책 앞 부분: 피라미드 형으로 자세히 가이드 방향을 안내해주어 인상깊었음

 

독자 맞춤형 학습 흐름 설계가 인상적이었다!

 

독자의 기술 수준에 따라 어떤 장을 우선적으로 읽으면 좋을지를 명확히 제시하고 있으며 그에 따른 학습 목표와 기대 성과도 함께 안내한다.

 

확실히 날고 긴다는 기업의 실무진들이 모여서 만든 책이라 그런지 넘 인상적이었다.

 

 

독자 수준	대상 파트	학습 목표
초급	1~3장	생성형 AI 개념 및 ChatGPT 기초 이해
중급	4~8장	RAG 아키텍처 및 Azure API 기반 응용 구현
고급	9~10장	LLM 시스템 운영의 보안, 품질 평가 등 실전 심화 내용

 

이와 같은 독자 맞춤형 구성은 초보자에게는 심리적 진입장벽을 낮춰주고

중급 이상 독자에게는 불필요한 반복을 줄이면서 자신에게 맞는 부분부터 효율적으로 학습할 수 있도록 돕는다고 느껴 좋았다.

 

오히려 " 완독해야돼!"라는 부담에서 벗어나니 더 손이 가는 책이랄까(?)

아무튼 고마웠다.

 

또한 그림에서 함께 제시되는 ‘독자의 역할 숙련도’ 피라미드가 기술적 성장을 시각적으로 보여주어 완독 의지를 길러줬다.

 

웃기지만 완독 부담을 덜어줌과 동시에 완독 의지를 끌어올려주는 아주 요상하고도 재밌는 책이다 ㅋㅎ

 

 

 

 

💡 "할 수 있다"가 아니라 "이렇게 하면 된다"를 제시해 주는 기술책

단순히 이론적인 설명에 그치는 책이 아니다. 이 책의 가장 큰 강점 중 하나는, 이론과 실습을 유기적으로 연결하여 '바로 따라해볼 수 있는 구조'로 구성되어 있다는 점이다!

 

각 장에서는 개념을 설명하는 데에서 멈추지 않고, 독자가 손쉽게 적용해 볼 수 있는 코드 예제, API 활용 예시, 설정 화면 캡처 등 실습 중심의 자료를 풍부하게 제공한다. 특히 웹 페이지 구성과 캡처 이미지를 통해 독자가 현재 어떤 흐름에서 무엇을 다루고 있는지 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는다. 이는 실습을 진행하는 과정에서 마주할 수 있는 시행착오를 줄이고, 독자의 몰입도를 크게 높여준다.

 

예를 들어, 책에서는 생성형 AI의 실제 활용 사례로 자주 등장하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 구현 과정을 상세히 다룬다. 단순히 RAG라는 개념을 소개하는 것이 아니라,

• 벡터 DB에 문서를 어떻게 임베딩할 것인지
• 사용자의 질문을 어떻게 처리하고
• 가장 관련성 높은 문서를 어떻게 검색한 후
• 최종적으로 LLM에게 어떻게 전달할 것인지

이 전 과정을 코드와 실습 중심으로 단계별 구현해나간다.

또한 벡터 검색의 개념, 임베딩 처리 과정, 문서 소스 관리에 대한 고려사항 등, 단순한 기능 구현을 넘어 실제 서비스에 적용할 때 필요한 설계 마인드까지 자연스럽게 녹여낸다.

 

 

단지 기술적 흥미를 유도하는 데에서 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 생성형 AI를 어떻게 도입하고 운영할 수 있는지를 구체적으로 보여준다.

단지 "할 수 있다"가 아니라, "이렇게 하면 된다"는 설득력 있는 흐름이 존재한다는 점에서 이 책은 현업 종사자에게도 매우 실용적인 가이드를 제공한다.

 

독자의 입장에서 페이지를 넘길수록 책 속 예제들이 단순한 학습 대상이 아니라 당장 내 서비스나 실험 환경에 적용해보고 싶은 ‘도전 과제’처럼 느껴졌다는 점이다!!!

앞서 말했지만 완독 부담을 덜어주면서도 완독 의지를 불태워준다🔥🔥

 

 

 

📌 이런 분들께 이 책을 추천하고 싶다

사실 AI업계 종사자에게 추천하고 싶지만.. 너무 성의 없는(?) 것 같아 구체적으로 정리해 봤다.

 

1. 단순한 ChatGPT 사용을 넘어서 생성형 AI의 구조적 이해를 원하는 사람

2. Azure OpenAI를 활용한 LLM 기반 실무 서비스 설계 및 구현을 고민 중인 실무자

 

 

 

 

 

✍️ 마무리

< Azure OpenAI로 ChatGPT와 LLM시스템 쉽고 빠르게 구축하기>는 단순히 유행하는 기술을 소개하는 수준에 그치지 않는다.

생성형 AI에 대한 기본 개념부터 실제 시스템 설계, 심화 응용까지의 학습 곡선을 명확하게 설계한 책이다.

 

또한, 이 책이 "누구를 위한 책이고 무엇을 어떻게 배울 수 있는지"를 아주 명확하게 보여준다.

 

생성형 AI를 단순히 쓰는 것을 넘어 직접 만들고 싶은 사람,
혹은 “AI를 이해하는 사람”이 되고 싶은 모든 분께 이 책을 권하고 싶다.

 

 

 

 

 

 

※ 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 후기입니다.