[CHAPTER 01 프롬프트 엔지니어링 개요]

1.1 프롬프트 엔지니어링이란
1.2 대규모 언어 모델
1.3 기본 환경 설정
__Google Colaboratory
__OpenAI API
__Gemini API
1.4 LLM 실습
1.5 오늘날의 프롬프팅 기법들
__제로샷 및 퓨샷 프롬프팅
__CoT 프롬프팅
__검색 증강 생성

[CHAPTER 02 할루시네이션 예방 기법]

2.1 할루시네이션의 정의와 유형
2.2 할루시네이션 발생 유형
__사실적 할루시네이션
__논리적 할루시네이션
__문맥적 할루시네이션
2.3 할루시네이션을 예방하는 기술
__데이터 품질 개선
__모델 아키텍처 개선
__사후 검증 기법
__프롬프트 엔지니어링 기법
2.4 프롬프트 엔지니어링 기법
__셀프 어텐션 메커니즘 이해
__셀프 어텐션을 고려한 프롬프트 엔지니어링
__프롬프트 엔지니어링이 가능한 이유
2.5 자기 일관성
2.6 CoT 프롬프팅
2.7 지식 생성 프롬프팅
2.8 자기 검증
2.9 CoVe 프롬프팅
2.10 평가 및 진단 도구
__LLM 할루시네이션 평가의 필요성
__벤치마크 데이터셋
__오픈소스 진단 도구
__기업 환경에서의 활용

[CHAPTER 03 심화: 프롬프트 응용]

3.1 프롬프트 체인
__프롬프트 체인 개념 및 활용
__프롬프트 체인 구현 예제와 상세 분석
3.2 랭체인 프레임워크
__랭체인 도입
__랭체인 구성 요소
__랭체인 실습
3.3 ReAct
__ReAct의 등장 배경
__ReAct의 구조
__ReAct 예제
3.4 리플렉션
__리플렉션의 메커니즘: 실행, 평가, 성찰, 그리고 기록
__리플렉션 예제
3.5 프롬프트 가드레일
__가드레일의 필요성
__가드레일 설계의 두 가지 접근법: 규범과 덕목
__[예제 1] ShieldGemma를 이용한 출력 콘텐츠 검증
__[예제 2] 다계층 가드레일 아키텍처
3.6 멀티 에이전트 시스템
__단일 에이전트 아키텍처의 본질적 한계
__멀티 에이전트 아키텍처
__주요 협력 패턴과 할루시네이션 제어
__멀티 에이전트 아키텍처 예제
3.7 도메인 특화 프롬프트
__도메인 특화 프롬프트의 이해
__도메인 특화 프롬프트 예제
3.8 LLM 시스템 평가와 관측 가능성
__무엇을, 왜, 어떻게 측정할 것인가?
__오프라인 평가 파이프라인 구축
__평가 예제: 랭스미스를 이용한 RAG 시스템 진단 및 개선

[CHAPTER 04 그라운딩과 지식 통합]

4.1 그라운딩 개념과 필요성
4.2 검색 증강 생성
__RAG의 필요성
__RAG 아키텍처
__임베딩과 벡터 저장소
__데이터 처리 파이프라인
__RAG 예제 파이프라인 구축
__RAG, 할루시네이션을 어떻게 제어하는가?
__RAG의 효과
4.3 데이터 통합과 지식 그래프
__지식 그래프 도입
__왜 RAG에 지식 그래프를 결합해야 하는가?
__지식 그래프를 활용한 RAG 구현 패턴
__지식 그래프 RAG 구현하기: Text-to-Cypher
__ 지식 그래프 구현 방식의 한계
4.4 그라운딩 기법을 고려한 체인
__RAG 체인
__라우터 체인
__자기 교정 RAG 루프
4.5 에이전트 디자인을 통한 지식 통합
__지식 통합을 위한 에이전트 도구 구성
__복합 질문을 해결하는 에이전트의 사고 과정 분석
__장기 기억과 지식 그래프의 결합
__랭체인 에이전트를 이용한 지식 통합

[CHAPTER 05 실전 프로젝트: 에이전트 만들기]

5.1 첫 번째 프로젝트: 나만의 백과사전 챗봇
5.2 두 번째 프로젝트: 실시간 질의응답 에이전트
5.3 세 번째 프로젝트: 주식 트렌드 분석 에이전트
5.4 프로젝트를 마무리하며

[부록: 고급 기법과 도구 소개]

A 심화 프롬프팅 기법
B 주요 도구 및 라이브러리
C 책임감 있는 AI 구축