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러닝 랭체인

랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 메이오 오신 , 누노 캄포스
  • 번역 : 강민혁
  • 출간 : 2025-05-14
  • 페이지 : 400 쪽
  • ISBN : 9791169213783
  • eISBN : 9791169219426
  • 물류코드 :11378
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
4.9점 (18명)
좋아요 : 6

랭체인부터 랭그래프, RAG, AI 에이전트 그리고 MCP까지
직접 만들며 익히는 생성 AI 애플리케이션 개발의 모든 것

 

MCP 활용법 특별 수록: 개념 이해부터 서버 구축, 실전 활용까지

 

LLM 애플리케이션, 어디서부터 시작해야 할지 막막한가요?
챗GPT 이후의 시대, 검색 증강 생성(RAG), 멀티 에이전트, 랭그래프, MCP 같은 용어들이 쏟아지지만
정작 무엇부터 어떻게 시작해야 할지 고민이라면,
이 책이 지금 꼭 필요한 이유입니다.

 

이 책은 LLM 기반 애플리케이션 개발의 효율을 극대화하는 랭체인과, 복잡한 아키텍처 설계를 가능하게 하는 랭그래프를 중심으로, 기초 개념부터 실전 배포·운영까지 전 과정을 체계적으로 안내합니다.

 

생성형 AI 앱 개발, 개념부터 실전까지 한 권으로!

  • 랭체인과 랭그래프를 중심으로 기초부터 실전 배포까지
  • 단순한 챗봇을 넘는 실전형 AI 애플리케이션 구조 설계
  • 파이썬과 자바스크립트 예제를 함께 제공해 바로 실습 가능
     

RAG부터 멀티 에이전트까지, 최신 기술 전방위 습득!

  • 검색 증강 생성(RAG) 시스템 구현법
  • 자율성과 협업 능력을 갖춘 AI 에이전트 설계
  • 외부 도구 통합, 메모리 기능 등 서비스 수준 구현

 

실무를 위한 설계 관점과 운영 노하우까지!

  • 환각·지연 등 LLM의 한계를 극복하는 설계
  • 테스트, 평가, 보안, 모니터링까지 운영 실전 팁
  • 실제 배포 가능한 구조와 흐름으로 바로 적용 가능

 

MCP 활용법 특별 수록!

  • MCP 개념부터 서버 구축 및 실전 활용까지


직접 구현하며 익히는 실습 중심의 구성으로, AI 애플리케이션을 즉시 개발에 적용할 수 있는 실전 역량을 길러줍니다. 특히 부록에서는 AI 에이전트와 외부 시스템을 표준 방식으로 연결하는 최신 기술, MCP를 소개하여, 빠르게 진화하는 생성 AI 기술 흐름을 반영했습니다.

 

LLM을 활용한 애플리케이션 개발이 처음인 독자에게는 출발점을, 이미 경험이 있는 개발자에게는 한 단계 더 나아갈 수 있는 실전 감각을 제공합니다. 빠르게 변화하는 생성 AI 환경 속에서, 이 책은 랭체인의 핵심 개념부터 실전 적용까지 단계별로 안내합니다. 최신 AI 기술을 활용한 개발 역량을 키워보세요.

 

메이오 오신 저자

메이오 오신

랭체인 라이브러리의 초기 개발 컨트리뷰터이자 어드보킷이다. 데이터 기반 AI ‘채팅’ 분야에서 선구자로 활동하며 지금까지 500만 명이 넘는 이들에게 영향력 있는 아이디어를 전달했다. 아마존, 링크드인, 에버코어, 비자, BCG 등 여러 유수 기관에서 수백 명의 엔지니어와 제품 관리자를 대상으로 상담과 교육을 하고 있다.

누노 캄포스 저자

누노 캄포스

랭체인(LangChain, Inc)의 창업 소프트웨어 엔지니어다. 파이썬과 자바스크립트 분야에서 소프트웨어 엔지니어이자 아키텍트, 오픈소스 관리자로 10년간 활동했다. 여러 스타트업에서 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학 업무를 수행했으며, 재무학 석사 학위를 보유하고 있다.

강민혁 역자

강민혁

컴퓨터공학과 데이터과학을 전공했다. 2010년부터 프리랜서로 웹 개발을 시작해, 서울시 건축문화제, 한강건축상상전 등의 인터랙티브 웹페이지를 제작했고, 2016년부터 2019년까지 프로그래머로 활동하며 다양한 전시 예술 관련 프로젝트를 진행했다. 2019년부터 IT 전문 출판 기획자로 근무하고 있다. 번역한 책으로는 『실용 SQL』(영진닷컴, 2023)이 있다.

CHAPTER 00 랭체인을 위한 기초 AI 지식
_0.1 LLM 기초
_0.2 프롬프트 기초
_0.3 랭체인은 무엇이며 왜 중요한가?

 

CHAPTER 01 랭체인의 기본 LLM 사용법
_1.1 랭체인 사용 환경 구축
_1.2 랭체인을 통한 LLM 호출
_1.3 LLM 프롬프트 템플릿
_1.4 LLM에서 특정 형식의 답변 지정
_1.5 구성 요소를 조합한 LLM 애플리케이션
_1.6 요약

 

CHAPTER 02 RAG 1단계: 데이터 인덱싱
_2.1 목표: LLM을 위한 적절한 컨텍스트 선정
_2.2 임베딩: 텍스트를 숫자로 변환
_2.3 문서-텍스트 변환
_2.4 텍스트를 여러 조각으로 분할
_2.5 텍스트 임베딩 생성
_2.6 벡터 저장소에 임베딩 저장
_2.7 문서의 변경 사항 추적
_2.8 인덱싱 최적화
_2.9 요약

 

CHAPTER 03 RAG 2단계: 데이터 기반 대화
_3.1 RAG 시작하기
_3.2 쿼리 변환
_3.3 쿼리 라우팅
_3.4 쿼리 구성
_3.5 요약

 

CHAPTER 04 랭그래프를 활용한 메모리 기능
_4.1 챗봇 메모리 시스템 구축
_4.2 랭그래프
_4.3 StateGraph 생성
_4.4 StateGraph에 메모리 기능 추가
_4.5 채팅 기록 수정
_4.6 요약

 

CHAPTER 05 랭그래프로 구현하는 인지 아키텍처
_5.1 아키텍처 #1: LLM 호출
_5.2 아키텍처 #2: 체인
_5.3 아키텍처 #3: 라우터
_5.4 요약

 

CHAPTER 06 에이전트 아키텍처 I
_6.1 계획-실행 반복
_6.2 랭그래프 에이전트 구축
_6.3 툴 우선 호출
_6.4 복수 툴 호출
_6.5 요약

 

CHAPTER 07 에이전트 아키텍처 II
_7.1 성찰
_7.2 서브그래프
_7.3 다중 에이전트 아키텍처
_7.4 요약

 

CHAPTER 08 LLM의 성능을 높이는 패턴
_8.1 구조화된 출력
_8.2 요약

 

CHAPTER 09 AI 애플리케이션 배포
_9.1 준비 사항
_9.2 랭그래프 플랫폼 API 이해하기
_9.3 랭그래프 플랫폼에서 AI 애플리케이션 배포
_9.4 보안
_9.5 요약

 

CHAPTER 10 테스트: 평가, 모니터링, 개선
_10.1 LLM 애플리케이션 테스트 기법
_10.2 설계 단계: 자체 보정 RAG
_10.3 사전 제작 단계
_10.4 운영
_10.5 요약

 

CHAPTER 11 LLM 애플리케이션 개발
_11.1 챗봇
_11.2 LLM과의 협업
_11.3 앰비언트 컴퓨팅
_11.4 요약

 

APPENDIX A. MCP 서버의 구축과 활용

『러닝 랭체인』은 랭체인의 초기 개발자와 공동 창업자인 저자들이 집필한 책으로, 랭체인과 랭그래프를 활용한 LLM 애플리케이션 개발 전 과정을 체계적으로 안내하는 실전 가이드입니다. 각 장에서는 핵심 주제를 체계적으로 다루며, LLM 애플리케이션의 설계부터 구현까지 전 과정을 폭넓게 설명합니다. AI와 LLM의 개념 소개를 시작으로, 다양한 프롬프트 기법과 랭체인을 활용한 LLM 호출, 검색 증강 생성(RAG)의 핵심 기술을 자세히 설명합니다. 중반부에는 챗봇에 메모리 기능을 추가하는 방법과 랭그래프를 활용한 아키텍처 패턴 구현을 다루며, 에이전트 아키텍처와 그 확장 기법, AI 애플리케이션에서 자율성과 신뢰성을 조화롭게 설계하는 전략을 소개합니다. 후반부에는 배포 전략, 보안 고려 사항, 테스트 및 평가, 지속적인 개선 방법까지 다루며 애플리케이션 유지보수에 이르는 전 과정을 안내합니다. 마지막으로 LLM과 사용자 간 상호작용을 최적화하는 개발 패턴을 정리해 실무에 즉시 적용할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 
또한 부록에서는 최근 주목받고 있는 MCP 기술까지 다루어, 최신 AI 트렌드에 관심 있는 독자에게도 유익한 내용을 담고 있습니다. 이 책을 통해 최신 기술 흐름을 반영한 AI 애플리케이션 개발 역량을 한층 끌어올릴 수 있을 것입니다.

해당 도서를 받기 직전에 LLM 기반 Agent 를 만드는 소규모 프로젝트를 진행했었다.

물론, 해당 도서를 받고 나서 진행했으면 더 좋은 결과물이 있었을텐데 라는 아쉬움이 조금은 남았다.

하지만 오히려 좋은게 해당 프로젝트하고 나서 위 도서를 읽는 것이라 어떤게 부족했고 어떤게 더 나은 방법인지 고찰할 수 있을 것 같다.

먼저 목차부터 보면 아래와 같다.


CHAPTER 00 랭체인을 위한 기초 AI 지식
CHAPTER 01 랭체인의 기본 LLM 사용법
CHAPTER 02 RAG 1단계: 데이터 인덱싱
CHAPTER 03 RAG 2단계: 데이터 기반 대화
CHAPTER 04 랭그래프를 활용한 메모리 기능
CHAPTER 05 랭그래프로 구현하는 인지 아키텍처
CHAPTER 06 에이전트 아키텍처 I
CHAPTER 07 에이전트 아키텍처 II
CHAPTER 08 LLM의 성능을 높이는 패턴
CHAPTER 09 AI 애플리케이션 배포
CHAPTER 10 테스트: 평가, 모니터링, 개선
CHAPTER 11 LLM 애플리케이션 개발


목차를 보면 보이겠지만 LLM 전반적인 내용들을 담고 있다.

최근에 내가 만든 것은 랭체인 기반으로 한 Agent 였는데, 해당 도서는 랭그래프도 같이 알려주는 것이 인상적이었다.

사실 프로젝트 시작할 때 랭체인을 할 것이냐 랭그래프로 할 것인지에 대해 많은 논의가 있었는데

조금은 진입장벽이 낮은 랭체인을 선택할 수 밖에 없었다.

이유는 처음으로 Agent를 만들어보는 것이기도 하고 내가 이전에 테스트해본 것이 langchain이기도 해서 선택하였다.

그리고 다른 곳에서도 나와있긴 하지만 에이전트 아키텍처를 상세하게 다뤄주는 부분이 프로젝트 시작전에 보았으면 좋았을 부분 같았다.

사실 나는 직접 아키텍처를 구성할 때 흐름과 답변의 정확성을 기준으로 작성을 하였다.

조금 더 얹어서 말하면 function calling 기능과 ReAct 기능을 같이 구현한 Agent를 구성했는데 ReAct 중간에 새로 OpenAI 호출을 중복해서 하다 보니

세션(?) 충돌이 일어나 에러를 뱉는 상황을 마주하였다.

하지만 해당 도서의 아키텍처를 보면 알겠지만 이러한 오류는 없게 할 수 있는 아키텍처를 구성해주고 있다.

꼭 Agent 구성하기 전에 필수로 해당 아키텍처는 봤으면 좋겠다.

추가로 CHAPTER 10 테스트을 보면 평가하는 항목이 있는 RAG 파이프라인 중간에 넣거나 곳곳에 품질을 올리기 위한 검증을 하는 단계들이 존재하는데

LLM에게 해당 결과가 내가 원한 결과에 부합하는지 질의해서 결과를 받아 검증을 처리하는 식으로 풀어내고 있고,

내가 했던 프로젝트도 동일하게 풀어내서 좋은 성능을 거둘 수 있었다.

해당 도서는 LLM 애서 대표적인 RAG를 처음 도입하는 분들에게 적합한 도서일 것으로 판단되며 추천한다!!

LLM이 등장한 이후필자는 회사 연구의 일환으로 LLM 관련 다양한 프로젝트 및 리서치에 참여하였다그러던 중 LangChain + LangGraph를 접하게 되었고이를 이용하여 이전과 달리 아주 손쉽게 LLM을 개발할 수 있다는 사실을 알게 되었다.

 

이처럼 새로운 기술이 출현하게 되면 초창기에는 수많은 기술플랫폼들이 해당 기술의 주도권을 장악하기 위해서 등장하게 된다. LangChain도 이런 대세의 한 흐름이었다.

 

그리고 시간이 어느 정도 흐른 지금, LangChain LLM을 개발하는 주축 기술의 한 축이 되었고 LLM 개발자들이라면 반드시 알아야 하는 하나의 지식이 되었다는 생각이 든다.

 

다양한 Embedding DB와 수많은 LLM Interface를 몇몇의 추상화된 interface로 묶어 개발자들의 편의를 월등히 높였다는 점에서 해당 기술을 익혀볼 가치는 충분히 있다고 생각된다.

 

그렇다면 이 책은 어떤 구성으로 어떻게 쓰였는지 한번 살펴보도록 하자.

 

【책 내용 요약】

 

이 책은 LLM에 관한 기초 지식이 있어야 한다물론 기초 지식이 없더라도 LangChain, LangGraph를 익히는 데에는 큰 지장은 없으니이해하는 깊이가 다를 수 있으므로 반드시 LLM 기반 지식에 대해서 어느 정도 학습하고 이 책을 학습하시길 권장한다.

 

책의 내용은 순수 LangChain LangGraph를 이용한 LLM 서비스 구축에 집중되어 있다.

 

책에서 크게 다루는 부분은 아래와 같다.

  • LLM 기초 지식
  • LangChain 사용법
    • 데이터 인덱싱
    • 데이터 기반 대화
    • DB 연동
  • LangGrahp 사용법
    • 메모리 도입법
    • 체이닝 구축법
    • 에이전트 아키텍처

 

책의 구성은 실습 코드 -> 실습 코드 수행 -> 실습 코드 결과 -> 리뷰 및 추가 설명

 

등으로 구성되어 있다정말 책을 따라서 쭉 공부하다 보면 어느 순간 LangChain + LangGraph에 대해서 기본적인 배경 학습이 끝나 있는 자신을 발견할 수 있다.

 

그만큼 이 책은 공부하기 편하고 이해하기 쉽게 쓰여 있다.

 

【 러닝 랭체인을 읽고 나서 】

 

최초 자동차가 등장하였을 때최초 공장 자동화가 되었을 때 세상 사람들은 더 이상 인간이 나설 일자리는 없을 것이라 이야기했었다.

 

하지만 새로운 기술의 등장은 그만큼 새롭고 고도화되며 정교한 다양한 분야의 탄생으로 이어졌고 이는 또 다른 인간의 개입으로 발전해 나갔다.

 

작금의 현실이 필자가 생각하기에 딱 그러한 과도기가 아닐까 싶다.

 

새로운 기술새로운 자동화 그리고 새로운 추론.. 기존에서 일하던서비스하던 패러다임에서 벗어나 이제는 좀 더 정교하고 다분화된 분야의 업에서 종사할 준비를 해야 할 시대이다.

 

#본 도서는 "한빛미디어 <나는 리뷰어다활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

랭체인과 랭그래프의 실전 활용법을 다양한 예제와 함께 다룬 책입니다.
최신 AI 서비스 개발 흐름과 실용적인 전략을 한눈에 이해할 수 있었고, 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 인사이트가 많았습니다.
AI·LLM 기반 서비스 개발에 관심 있는 분들께 꼭 추천하고 싶은 도서입니다

자세한 리뷰는 아래 링크에서 확인해주세요
https://sonim1.com/ko/blog/review-learning-langchain

2024년부터 2025년을 AI 에이전트의 해가 될 것이라고 전망하고 있다. 출판사와 인터넷 강의 플랫폼, 유튜브에서는 연일 랭체인과 RAG, AI 에이전트와 관련된 콘텐츠가 엄청나게 쏟아지고 있다. 최근에는 앤트로픽의 MCP, 구글의 A2A 프로토콜이 발표되면서 발전 속도를 가속화시키고 있고, 다양한 분야에서 AI 에이전트 기반의 서비스들이 계속해서 출시되고 있다.

AI 에이전트를 구현하는 프레임워크 중에서 단연 선두 그룹에는 랭체인이 있다.

이 책은 랭체인과 관련된 창업자, 개발자, 컨트리뷰터가 집필한 책으로, 랭체인을 활용한 LLM 애플리케이션을 개발하는 전 과정을 코드와 함께 자세히 설명하고 있다. 개인적으로 랭체인의 입문서라기보다는 고급 과정에 가깝게 느껴졌다.

 

[추천 독자]

- 랭체인을 활용하여 생성 AI 애플리케이션을 만들고 싶은 개발자

- 자바스크립트 기반의 생성 AI 애플리케이션을 만들고 싶은 개발자

- 기존의 LLM 애플리케이션을 고도화하고 싶은 개발자

 

[키워드]

#AI #생성AI #오픈AI #챗GPT #머신러닝 #앤트로픽 #클로드 #구글 #바드 #제미나이 #해리슨체이스 #지시튜닝 #대화튜닝 #파인튜닝 #프롬프트 #프롬프트엔지니어링 #제로샷 #사고의연쇄 #CoT #검색증강생성 #RAG #툴호출 #툴콜링 #퓨샷 #랭체인 #임베딩 #벡터저장소 #메모리 #프롬프트템플릿 #랭스미스 #랭그래프 #파이썬 #자바스크립트 #LLM #JSON #출력파서 #Runnable #LCEL #엠비언트 #에이전트 #멀티에이전트 #인지아케텍처 #MCP #A2A #체인 #구조화된출력 #랭그래프플랫폼 #AI애플리케이션배포

 

[특징]

랭체인 기반 AI 애플리케이션 전 과정을 코드 기반으로 학습

파이썬과 자바스크립트 예제를 동시에 표기

실무에서 사용할 수 있는 다양한 기법을 코드 기반으로 제시

MCP 활용법 수록

 

[책의 구성]

이 책은 전체 11개 장과 1개의 부록으로 구성되어 있다.

 

CHAPTER 00 "랭체인을 위한 기초 AI 지식"에서는 기존 머신러닝과 LLM의 차이점, LLM의 개념과 특징을 설명하고, 프롬프트 엔지니어링 방법, 랭체인의 소개와 특징을 설명한다.

CHAPTER 01 "랭체인의 기본 LLM 사용법"에서는 파이썬과 자바스크립트 기반의 랭체인 개발 환경 구축 방법과 랭체인을 통한 LLM 호출, 템플릿 사용법, 구조화된 답변 생성, LCEL을 통한 파이프라인 구성 방법을 설명한다.

<1장 랭체인의 기본 LLM 사용법 - 1.1 랭체인 사용 환경 구축 p42~p43>

 

CHAPTER 02 "RAG 1단계: 데이터 인덱싱"에서는 LLM의 태생적인 한계를 설명하고 한계를 극복하기 위한 인덱싱 과정으로 임베딩의 개념, 문서를 텍스트로 변환하는 방법과 텍스트 분할 개념, 임베딩 생성과 벡터 저장소(PGVector) 저장 및 최적화 기법을 설명한다.

CHAPTER 03 "RAG 2단계: 데이터 기반 대화"에서는 사용자의 질의에 가장 관련성이 높은 데이터를 벡터 저장소에서 효과적으로 가져오는 다양한 기법(질의 변환, 라우팅, 메타데이터 필터 활용, 텍스트2SQL)을 설명한다.

<3장 RAG 2단계: 데이터 기반 대화 - 3.2 쿼리 변환, p126~p127>

 

CHAPTER 04 "랭그래프를 활용한 메모리 기능"에서는 랭그래프의 상태를 사용하여 이전의 대화 내용을 기억하고 참조할 수 있는 방법을 설명한다.

CHAPTER 05 "랭그래프로 구현하는 인지 아키텍처"에서는 랭그래프로 구현하는 세 가지 패턴을 설명한다. 단순 LLM 호출, 정해진 순서로 호출하는 체인 패턴, 조건에 맞는 라우터 패턴을 학습한다.

CHAPTER 06 "에이전트 아키텍처 I"에서는 랭그래프로 구현하는 에이전트 구축 방법을 학습한다. 계획-실행-평가 반복 , 툴 호출, 다중 툴 호출 방법을 실습을 통해 학습한다.

<6장 에이전트 아키텍처I - 6.4 복수 툴 호출, p234~p235>

 

CHAPTER 07 "에이전트 아키텍처 II"에서는 랭그래프로 구현하는 고급 기능인 자기 성찰과 서브 그래프, 다중 에이전트 기법을 설명한다.

CHAPTER 08 "LLM의 성능을 높이는 패턴"에서는 구조화된 출력과 스트리밍을 통한 중간 출력 방법, 사용자의 개입으로 신뢰성을 확보하는 방법을 살펴본다.

CHAPTER 09 "AI 애플리케이션 배포"에서는 랭그래프 플랫폼에서 AI 애플리케이션(LLM, 벡터 저장소, 백엔드 API)을 배포하는 방법을 단계적으로 실습한다.

CHAPTER 10 "테스트: 평가, 모니터링, 개선"에서는 환각을 방지하기 위한 LLM 애플리케이션의 단계별(설계, 사전 제작, 운영)로 테스트하는 방법과 평가 기법을 설명하고 랭스미스의 추적 기능을 설명한다.

<10장 테스트: 평가, 모니터링, 개선 - 10.2 설계 단계: 자체 보정 RAG, p324~p325>

 

CHAPTER 11 "LLM 애플리케이션 개발"에서는 LLM 애플리케이션의 주요 패턴인 챗봇, LLM과의 협업 패턴(코파일럿), 앰비언트 컴퓨팅의 개발 요소를 설명한다.

APPENDIX A. "MCP 서버의 구축과 활용"에서는 MCP의 개념과 FastMCP 패키지를 사용하여 MCP 서버를 만들고 클로드와 연결하는 방법, VS 코드에서 공개 MCP 서버를 연결하는 방법, 랭체인에서 MCP 서버를 연결하는 방법을 설명한다.

<부록 A MCP 서버의 구축과 활용 - A2.1. FastMCP를 사용한 MCP 서버 구현, p378 ~ p379>

 

[인용]

저자의 인용글에서 실제 애플리케이션을 개발하는 데 있어서 가장 중요하게 생각하는 것은 실무 경험이라는 것을 알 수 있었다.

LLM은 소프트웨어 개발 방식(https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35)뿐 아니라, 우리가 만드는 소프트웨어 자체를 바꿀 잠재력을 지니고 있다. <중략>

지름길은 없다. 실제로 엉성한 애플리케이션이라도 만들어 보고, 사용자와 직접 소통한 뒤, 계속 개선해 나가야 한다.

11장 LLM 애플리케이션 개발, p371

 

[소감]

랭체인 관련 전문가들이 집필한 이 책은 다른 책들과 분명한 차이가 있었다. 그 차이라는 것이 장점이라는 이야기가 아니라, 실무 중심의 깊이 있는 접근 방식이 다르다는 것이다.

이 책은 랭체인, 랭그래프, 랭스미스를 활용하여 다양한 LLM 애플리케이션을 개발하는 방법론을 소개한다. 특히 책에서 소개하는 성능 개선을 위한 다양한 기법은 실전에서 바로 사용하고 싶을 정도로 실용적이었다. 또한 책에서 소개한 코드는 수정 없이 사용할 수 있을 만큼 완성도가 높다.

모든 장이 유익했지만, 특히 마지막 10장 테스트 부분과 11장 LLM 애플리케이션 개발 영역, 부록의 MCP 서버 구축과 활용 부분이 인사이트를 확장하는 데 많은 도움을 주었다.

 

[추천]

책에서 제시하는 코드와 기법은 실무에서 사용하기에 충분히 도움이 될 것입니다. LLM 기반 애플리케이션 개발을 계획하고 있거나 기존 애플리케이션의 성능을 개선하고자 한다면, 이 책에서 소개하는 다양한 패턴과 기법이 분명 도움이 될 것입니다.

 

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.
최근 AI 개발 분야에서 가장 주목받는 도구 중 하나가 LangChain입니다. 하지만 정작 실무에서 LangChain을 어떻게 체계적으로 배우고 적용할지 막막하던 차에, 『러닝 랭체인』을 만나 명쾌한 해답을 찾게 되었습니다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

 

 

 

LLM 기반 애플리케이션 개발에 랭체인을 사용하고자 한다면 꼭 읽어 보시길 권합니다.


랭체인은 LLM 애플리케이션 개발에 필요한 다양한 요소들을 연결해 줍니다. 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있게 해주는 고마운 도구입니다.
문제는 랭체인 자체의 진입장벽도 만만치 않다는 점입니다.
단순하게 사용해 보는 건 괜찮습니다만, 실제로 애플리케이션을 개발하려면 랭체인에서 적용하고 있는 개념이나 주제들을 알아야 합니다.
이 책에서 랭체인에서 사용하는 개념과 함께 필요한 주제들을 명확하게 알려주고 어떻게 적용하는지 보여줍니다.
잘 쓰라고 만들어진 도구인데 오히려 도구에 매몰되어 애플리케이션 개발이 뒷전이 되지 않도록 붙들어 줍니다.


각 장의 시작과 끝에서 잘 짚어줍니다.
그 장에서 뭘 알려줄 건지, 뭘 알아봤는지 알려줍니다. 이게 따라가느라 정신없는 상황에서 큰 도움이 됩니다.
파이썬과 자바스크립트 코드가 같이 있는 게 꽤 도움이 됩니다.
파이썬 코드에서 헷갈리는 부분이 자바스크립트 코드를 보며 이해되기도 하고, 파이썬 코드가 자바스크립트 코드를 이해하는 가이드가 되기도 합니다.
돌아가는 애플리케이션을 넘어 쓸 수 있는 애플리케이션을 바라볼 수 있습니다.
아키텍처, 배포, 테스트까지 단순히 애플리케이션을 만들어 보는데 그치지 않고, 사용할 수 있는 애플리케이션 만드는데 필요한 내용들까지 있습니다.


믿을 수 있을까? AI 에이전트가 내놓은 답변을.
러닝 랭체인을 보시면 그 답을 얻으실 수 있습니다.

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."


 

ChatGPT가 나온 후 회사에서 AI 관련 프로젝트를 맡게 되면서, 정말 막막했다. 온라인에는 단편적인 튜토리얼들만 넘쳐나고, 실제로 서비스를 만들려면 어떻게 해야 하는지 알려주는 자료는 찾기 어려웠다. RAG니 에이전트니 하는 용어들이 계속 나오는데, 이걸 어떻게 조합해서 실제 애플리케이션을 만들어야 하는지 감이 잡히지 않았다.

 

그러던 중 『러닝 랭체인』을 발견했다. 랭체인 창립자들이 직접 쓴 책이라는 것도 매력적이었지만, 목차를 보니 내가 궁금했던 모든 것들이 체계적으로 정리되어 있었다. 무엇보다 실제 코드와 아키텍처를 보여준다는 점이 가장 큰 매력이었다.

 

책을 읽으면서 느낀 점들

드디어 체계적인 학습이 가능하다

이 책의 가장 큰 장점은 단계별 학습 구조다. 총 11개 장으로 구성되어 있는데, 정말 초보자도 따라갈 수 있게 친절하게 설명되어 있다. 처음에는 "랭체인이 뭐고 왜 필요한가?"부터 시작한다. 사실 이 부분이 가장 중요한데, 많은 사람들이 랭체인을 단순한 OpenAI API 래퍼 정도로 생각하고 있다. 하지만 이 책을 읽고 나니 랭체인이 복잡한 AI 시스템을 구축하기 위한 완전한 프레임워크라는 걸 이해하게 됐다. 중간 부분에서는 RAG 시스템을 만드는 방법을 자세히 다룬다. 특히 RAG를 두 단계로 나누어 설명한 게 인상적이었다. 첫 번째는 데이터 준비(인덱싱), 두 번째는 실제 대화 처리. 이렇게 나누니까 각 단계에서 무엇을 해야 하는지 명확해졌다.

실제로 써볼 수 있는 코드들

이론만 나열하는 책이 아니라 실제 코드가 함께 있어서 좋았다. 더 놀라운 건 파이썬과 자바스크립트 둘 다 지원한다는 점이다. 나는 평소에 Node.js를 주로 사용하는데, 대부분의 AI 관련 자료는 파이썬만 있어서 아쉬웠다. 이 책은 자바스크립트 개발자들도 배려해서 양쪽 다 예제를 제공한다. 코드 품질도 상당히 좋다. 단순한 데모 수준이 아니라 실제 프로덕션에서 사용할 수 있을 정도로 에러 처리나 성능 최적화까지 고려되어 있다. 특히 비동기 처리나 예외 상황 처리 같은 실무에서 중요한 부분들이 잘 되어 있어서, 바로 가져다 쓸 수 있겠다는 생각이 들었다.

 

인상 깊었던 챕터들

RAG 시스템 구축 (Chapter 2-3)

RAG는 요즘 LLM 프로젝트에서 빠질 수 없는 기술이다. 이 책에서는 RAG를 정말 자세히 설명한다. 데이터 인덱싱 부분에서는 문서를 어떻게 쪼개고, 임베딩을 어떻게 만들고, 벡터 데이터베이스에 어떻게 저장하는지 단계별로 보여준다. 처음에는 "그냥 텍스트 쪼개면 되는 거 아닌가?" 생각했는데, 실제로는 훨씬 복잡하다는 걸 알게 됐다. 어떻게 쪼개느냐에 따라 검색 성능이 완전히 달라진다. 대화 처리 부분에서는 사용자 질문을 어떻게 분석하고, 적절한 문서를 어떻게 찾아서, 최종 답변을 어떻게 만드는지 보여준다. 쿼리 변환이나 쿼리 라우팅 같은 고급 기법들도 나오는데, 이런 걸 알고 나니까 단순한 키워드 검색을 넘어서는 지능적인 시스템을 만들 수 있겠다는 확신이 생겼다.

랭그래프로 복잡한 플로우 만들기 (Chapter 4-5)

랭그래프(LangGraph)는 처음 들어보는 도구였는데, 이 책을 통해 알게 됐다. 복잡한 AI 애플리케이션의 플로우를 시각적으로 설계하고 관리할 수 있는 도구다. 특히 메모리 기능 구현 부분이 인상적이었다. 단순히 대화 기록을 저장하는 게 아니라, 상황에 맞는 기억을 선별해서 활용하는 지능적인 시스템을 만드는 방법을 보여준다. StateGraph를 사용해서 상태를 관리하고, 사용자가 이전 대화를 수정할 수 있는 기능까지 구현하는 걸 보니 정말 실용적이라는 생각이 들었다.

AI 에이전트의 세계 (Chapter 6-7)

에이전트 부분은 정말 흥미로웠다. 두 챕터에 걸쳐서 기본 에이전트부터 고급 에이전트까지 다룬다. 기본 에이전트에서는 "계획 → 실행 → 결과 확인 → 다시 계획" 패턴을 중심으로 설명한다. 툴 사용법도 나오는데, 실제로 외부 API나 데이터베이스에 접근해서 작업을 수행하는 에이전트를 만들 수 있다. 고급 에이전트에서는 정말 놀라운 내용들이 나온다. 성찰(reflection) 기능으로 자신의 답변을 스스로 검토하고 개선하는 에이전트, 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템까지. 이런 걸 보니 SF 영화에서 나오는 AI가 현실이 될 수 있겠다는 생각이 들었다.

실전 배포와 운영 (Chapter 9-11)

이론과 개발을 다룬 앞 부분도 좋았지만, 실제 서비스 운영에 대한 후반부가 정말 유용했다. 대부분의 기술서는 "만들기"까지만 다루고 끝나는데, 이 책은 "운영하기"까지 포함해서 정말 실무적이다. 배포 전략에서는 랭그래프 플랫폼을 사용한 클라우드 배포부터 보안 설정까지 다룬다. API 보안이나 사용자 인증 같은 부분은 실제 서비스에서 정말 중요한데, 이런 걸 놓치기 쉽다. 이 책에서 체크리스트처럼 정리해줘서 도움이 많이 됐다. 테스트 부분도 흥미로웠다. 일반적인 소프트웨어와 달리 LLM 애플리케이션은 매번 다른 결과가 나올 수 있어서 테스트가 까다롭다. 이 책에서 제시하는 평가 방법들을 사용하면 이런 문제를 어느 정도 해결할 수 있을 것 같다.

특별한 보너스: MCP 부록

부록에서 다루는 MCP(Model Context Protocol)는 정말 놀라웠다. Anthropic에서 만든 최신 프로토콜인데, AI 모델과 외부 시스템을 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 해준다. 이전에는 각각의 도구나 API마다 다른 방식으로 연결해야 했는데, MCP를 사용하면 하나의 표준 인터페이스로 모든 걸 처리할 수 있다. 파일 시스템, 데이터베이스, 웹 API 등 다양한 리소스에 일관된 방식으로 접근할 수 있어서 에이전트 개발이 훨씬 편해질 것 같다. 다른 책에서는 찾아볼 수 없는 최신 정보라서 더 가치가 있다고 생각한다.

 

실제로 써보니 어떨까?

바로 써먹을 수 있는 실용성

이 책의 가장 큰 장점은 바로 실무에 적용할 수 있다는 점이다. 예제 코드들이 정말 잘 만들어져 있어서, 약간만 수정하면 실제 프로젝트에서 사용할 수 있다. 특히 에러 처리, 로깅, 모니터링 같은 실제 서비스 운영에 필요한 부분들이 코드에 포함되어 있어서 좋았다. 처음부터 제대로 된 구조로 만들 수 있도록 안내해준다.

단계별 확장 가능

책에서 제시하는 아키텍처들은 모두 확장을 고려해서 설계되어 있다. 처음에는 간단한 챗봇으로 시작해서, 점차 복잡한 기능을 추가해 나갈 수 있다. 실제 비즈니스에서는 처음에 간단하게 시작했다가 요구사항이 점점 복잡해지는 경우가 많은데, 이 책의 방식을 따르면 기존 코드를 크게 수정하지 않고도 기능을 확장할 수 있다.

성능과 비용 효율성

LLM 서비스는 API 호출 비용이 만만치 않다. 이 책에서는 프롬프트 최적화, 캐싱, 배치 처리 등을 통해 비용을 절약하는 방법들을 알려준다. 특히 구조화된 출력을 통해 응답 품질을 높이면서 후처리 비용을 줄이는 방법이 인상적이었다. 이런 최적화 기법들을 잘 활용하면 운영 비용을 상당히 절약할 수 있을 것 같다.

 

누구에게 추천할까?

AI 개발이 처음인 사람들

프로그래밍은 할 줄 알지만 AI는 처음이라는 사람들에게 딱 맞는 책이다. 기초 개념부터 차근차근 설명해주고, 단계별로 난이도가 올라가서 무리 없이 따라갈 수 있다. 프롬프트 엔지니어링, 임베딩, 벡터 데이터베이스 같은 생소한 개념들도 실제 코드와 함께 설명해서 이해하기 쉽다.

이미 AI 개발 경험이 있는 사람들

기본적인 LLM 사용법은 알고 있지만 더 복잡한 시스템을 만들고 싶은 사람들에게도 도움이 된다. 특히 에이전트 아키텍처나 멀티 에이전트 시스템 같은 고급 내용들은 기존 지식을 한 단계 끌어올려 준다. 실제 배포와 운영 부분도 프로토타입을 넘어 실제 서비스를 만들고자 하는 사람들에게 매우 유용하다.

회사에서 AI 도입을 고려하는 사람들

기술적인 내용뿐만 아니라 아키텍처 설계, 보안, 운영 전략까지 다루고 있어서 비즈니스 관점에서도 참고할 만하다. 특히 중소기업이나 스타트업에서 AI 기술을 도입할 때 실질적인 가이드가 될 수 있다.

 

개인적인 총평

이 책을 읽고 나서 AI 애플리케이션 개발에 대한 전체적인 그림이 명확해졌다. 이전에는 개별 기술들을 어떻게 조합해야 할지 막막했는데, 이제는 체계적인 접근 방법을 알게 됐다. 무엇보다 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실용적인 내용들이 많아서 만족스럽다. 이론적인 설명도 충분하지만, 실무에서 정말 필요한 것들을 집중적으로 다뤄서 시간을 절약할 수 있었다. 랭체인 창립자들이 직접 쓴 만큼 프레임워크의 설계 철학과 최적 활용법을 깊이 있게 이해할 수 있는 점도 큰 장점이다. 공식 문서나 튜토리얼에서는 알 수 없는 내부 구조나 의도를 엿볼 수 있어서 더 효과적으로 활용할 수 있게 됐다.

 

마무리하며

만약 AI 애플리케이션 개발에 관심이 있다면, 이 책을 강력히 추천한다. 특히 실제 서비스를 만들어보고 싶은 사람들에게는 정말 유용할 것이다. 단순히 읽기만 하지 말고 직접 코드를 실행해보고, 자신만의 프로젝트를 만들어보길 바란다. 그 과정에서 얻는 경험과 통찰이 정말 값질 것이다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있는 지금, 이런 체계적인 가이드북이 있다는 것은 정말 다행이다. 복잡해 보이는 AI 개발도 이 책과 함께라면 훨씬 수월하게 접근할 수 있을 것이다. 결국 중요한 건 사용자에게 진짜 도움이 되는 애플리케이션을 만드는 것이다. 이 책이 그런 목표를 달성하는 데 좋은 출발점이 될 것이라 확신한다.

 

오늘도 찾아주셔서 감사합니다.


#나는리뷰어다 #patiencelee #서평 #책리뷰 

0~1장은 간단한 LLM 개념, 랭체인의 기본 LLM 사용법에 관한 내용이고 2~3장은 RAG에 관한 내용으로 데이터 인덱싱, 데이터 기반 대화 두 단계로 나눠 설명합니다. RAG에 대해서 면접 질문 같은 걸 받으면 임베딩, 청킹에 대한 질문을 많이 받게 되는데 이러한 부분에 대해 간단하면서도 알기 쉽게 잘 정리해놔서 RAG의 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다.

가장 흥미롭게 느낀 챕터는 이후 나오는 랭그래프를 활용한 에이전트 구축, 배포, 테스트 및 개선 관련 내용들이었다. 작년 초에는 랭체인 관련 개념들도 생소했지만, 랭그래프는 더욱 더 생소한 개념이었습니다. 배포나 테스트는 생각도 못 해보고 rag 챗봇을 어떻게 랭체인으로 잘 구축할 것인가에만 집중하기도 바빴던 것 같은데 <러닝 랭체인>에는 단순히 랭체인 문법(LCEL)만 설명하는 게 아닌 랭체인이 제공하는 도구를 어떻게 잘 활용할 수 있는지에 관한 내용이 많이 담겨있어 유익합니다.

챗GPT에서 한걸음 더, 기초 개념부터 RAG, LangGraph, MCP까지 한 권으로 직접 만드는 LLM 기반 애플리케이션 개발 로드맵

지인들의 프로필 사진이 순식간에 지브리 스타일로 바뀐다거나 학생들의 리포트 수준이 상향 평준화되어 채점이 어렵다는 일관된 토로 등, 생성형 AI 기술은 우리 삷에 훅~ 들어와 큰 영향을 미치고 있습니다. 지금도 폭발적으로 발전하면서 IT기업의 해고가 급속히 진행되거나 신입 개발자 채용을 크게 줄이는 등 우리의 현장과 필드를 크게 뒤흔들고 있습니다.
기업과 개발자들은 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 비즈니스 애플리케이션에 통합하여 지능형 챗봇, AI 어시스턴트, 자동화 에이전트 등을 도입하고 구현하려 합니다. 하지만 LLM 기반 앱을 무료로 아무것도 없는 상태에서 만들기 까지는 몇가지의 허들이 있습니다. 모델 프롬프트 관리 방법, 외부 지식과의 연계 방안, 대화 맥락을 유지하는 기법, UI나 기타 기술들을 활용하는 방법 등 기존 비즈니스 모델의 기술과 또 다른 방향의 전문지식이 없는 과제를 만나게 됩니다. 이 문제를 한큐에 해결하기 위해 등장한 프레임워크 중 하나가 랭체인입니다. 랭체인은 LLM 응용 애플리케이션 개발에 필요한 구성요소들을 모두 담아 추상화 시켜 제공해줍니다. 개발자는 이를 쉽게 활용하여 컨텍스트가 풍부하고 LLM의 추론 능력을 그대로 이용할 수 있는 AI기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 실제로 랭체인은 Zapier, Replit, Databricks 같은 기업에서 활용되고 있으며, 짧은 역사에도 불구하고 2025년 현재 GitHub 스타 110k를 돌파하면서 역사상 손꼽히는 인기 오픈소스중 하나로 자리매김하는 기염을 토하기도 했습니다. 랭체인은 사실상의 디펙토 표준으로 인정 받고 있습니다.

본 도서는 랭체인을 직접 만든 인원이 모여 집필한 도서 입니다. 그만큼 해당 기술의 철학과 활용법을 가장 정확하고 깊이 있게 담고 있다고 할 수 있습니다. 저자 메미오 오신은 오픈소스 랭체인의 초기 컨트리뷰터이자 AI 자문가고 누노 캄포스는 LangChain Inc. 창립당시 엔지니어로 시작부터 발전하기까지 랭체인을 직접 이끌어온 전문가입니다. 랭체인의 역할에 걸맞게 [LLM을 소프트웨어 개발 도구 상자에 추가 하자]는 모토로 이 책을 집필했다고 합니다. 실제로 LLM과 랭체인을 활용하면 이전에는 불가능하거나 매우 복잡하게 해결해야 했던 일들을 쉽게 해결할 수 있으며, 이는 개발자에게 마치 새로운 슈퍼파워를 부여하는 것과 같다고 강조합니다. 랭체인은 프롬프트 재사용, 체인의 구성, 외부 자료 및 지식의 통합 등 과정 중 발생하는 반복적인 작업을 크게 단순화 시켜 개발의 효율을 크게 높여 주어 LLM 기반 앱을 만들거나 시험 적용을 위한 필수 도구로 평가받고 있습니다.

책의 내용을 읽기 위해서는 파이썬이나 자바스크립트 프로그래밍 경험이 있어야 합니다. 개발 부분 난도가 있지는 않기 때문에 C나 자바 등 한가지 정도 언어에 익숙하다면 내용을 소화하는데 크게 무리가 없습니다. 내용의 난도 또한 높지 않아 AI나 랭체인에 관심있는 대학생이나 관련 분야 취업을 준비하는 초보 개발자 혹은 기술에 관심 있는 문과계통이라도 좋은 입문서가 됩니다. 특히 LLM 활용 아이디어가 있는 기획자나 비개발자 출신의 독자라도 약간의 코딩 지식만 있다면 책의 설명을 무리 없이 충분히 따라갈 수 있도록 친절하게 설명합니다. 복잡한 개념도 설명이 쉽게 되어 랭체인을 처음 접하는 이들도 막힘없이 문장을 읽어 나갈 수 있게 저술되어 있습니다. LLM 애플리케이션 개발의 츨발선에 서서 양쪽에 서 있는 같은 상황 플레이어의 얼굴만을 왼쪽-오른쪽 번갈아 가며 보고 있는 조금은 두려움과 기대감을 가진 이들이라면, 본 도서의 일독은 힘차게 박차고 앞으로 튀어 나갈 수 있는 든든한 무기가 될 것입니다.

본 도서는 기초 개념부터 실제 배포하는 상황에 이르기 까지 LLM 애플리케이션 개발의 전 과정을 단계적으로 안내하고 있습니다. 목차를 참고하면 각 장마다 다루고 있는 핵심 주제를 알 수 있으며, 이론 설명과 함께 바로 실행 가능한 예제 코드를 제공합니다. 파이썬 및 자바스크립트 두 언어의 코드가 병행 수록되어 있어 독자는 자신이 편한 언어로 실습하며, 실습없이도 내용을 머릿속으로 시뮬레이션하며 따라갈 수 있습니다.

(00. 랭체인을 위한 기초 AI 지식) 본격적인 랭체인 학습에 앞서 LLM의 동작 원리나 프롬프트 기초를 쉽게 안내합니다. 토크나이저가 텍스트를 어떻게 인코딩 하는지, LLM이 다음 단어 예측으로 문장을 어떻게 생성하는지 등에 대한 기본 원리를 설명합니다. 예를 들어 GPT-3.5가 "The captical of england is London"은 잘 생성하지만, "What is the capital of England?"라는 질문에는 명확하게 답을 생성하지 못하는 한계를 사례 등으로 들며 왜 프롬프트 엔지니어링이나 추가 튜닝이 필요한지 안내합니다. 또한 제로샷, 퓨샷, 사고의 연쇄(Chain of Thought) 등 LLM 성능을 향상시키는 다양한 프롬프트 전략도 소개합니다.
(01. 랭체인의 기본 LLM 사용법) 개발 환경을 셋팅하고 랭체인을 통해 가장 기본적인 LLM 호출을 실습하며, 프롬프트 템플릿을 작성하고 OpenAI 모델을 호출하는 코드를 보여줍니다. 사용자가 원하는 포멧으로 답변 하도록 출력 포멧을 지시하는 방법, 여러 랭체인 구성요소를 조합하여 애플리케이션의 형태를 조합하는 방법도 배우게 됩니다. 짧은 0, 1장을 통하여 랭체인의 기본 API와 동작 흐름을 쉽게 파악할 수 있습니다.
(02. RAG 1단계-데이터 인덱싱) 본격적으로 사전 학습에 없는 외부 지식을 검색하여 답변에 활용하는 검색 증강 생성(RAG)기술을 파악하며 시스템 구축에 돌입하는데, 이에 첫 단계인 데이터베이스 구축(인덱싱)을 다룹니다. 원본 문서를 텍스트로 변환하고 긴문서를 여러 청크로 분할한 뒤에 문장 임베딩 모델을 통해 각 청크를 고차원 벡터로 표현하여 벡터 DB로 저장하는 과정을 코드로 상세히 보여줍니다. GitHub로 제공하는 실습자료에는 모든 소스코드와 함께 예제 텍스트 PDF 문서가 모두 있어 직접 PDF 문서를 파싱하고 200자 정도 내용을 겹쳐가며 분할하여 문맥의 유실을 막는 테크닉이나 임베딩 벡터의 의미, 활용을 배우며 인덱싱 최적화 기법도 소개하고 있습니다.
(03. RAG 2단계-데이터 기반 대화) 구축한 벡터 DB를 활용하여 실제 질문데 대답하는 질의 처리 파이프라인을 설계합니다. 사용자의 질문을 임베딩하고 문서를 검색하며 이를 LLM에 전달해 답변 생성까지의 전체 RAG 흐름을 구현하면서 질의 변환(Query Transformation)을 거치거나 질문의 유형에 따라 적합한 검색 류트를 선택하는 라우팅, 사용자 질문이 모호할 경우의 재작성-검색-읽기 전략 등 품질을 높이는 기법도 다룹니다. 이를 통해 단순한 랭체인 학습법을 따라가면서 실무 현장에서 유용한 검색 활용 아이디어로도 확장할 수 있습니다.
(04. 랭그래프 메모리) LLM은 기본적으로 대화를 기억하지 못하는 무상태 모델로 상호작용을 위한 별도의 대화 주제 및 맥락 유지용 별도 메모리 관리가 필요한데, 랭그래프를 활용하여 이를 구현합니다. 랭그래프는 랭체인의 개발 요소들을 그래프 기반으로 정의하고 복잡한 애플리케이션의 상태 관리와 제어 흐름을 시각적으로 설계하는 프레임워크 입니다. StateGraph라는 개념을 만들어 이전 대화 내용을 구조화된 형태로 저장하고 새로운 질문은 기록을 참고해 LLM에 제공하는 방식을 구현합니다. 이를 통해 챗봇이 사용자별 대화 이력을 기억하고 자연스럽게 개인화된 인터렉션이 가능하도록 할 수 있습니다. 방대한 메모리를 대비한 요약 메모리 기법 등도 다루고 있습니다.
(05. 랭그래프 인지아키텍처) 랭그래프를 활용해 다양한 LLM 응용 아키텍처 패턴을 실습합니다. 질문에서 답변으로 단일 호출하는 방법 부터 여러 체인을 조합하는 패턴, 라우터 체인을 이용한 사용자 입력 분류와 서로 다른 처리 흐름에 보내는 패턴 까지 순차적으로 구현해 봅니다. 작은 콤포논터를 조합하여 큰 기능을 만드는 랭체인 설계 철학과 아키텍처럴 패턴을 이해하게 됩니다. 여기까지 내용으로 단숨에 랭체인과 랭그래프를 사용한 기본적인 챗봇 구조를 완성합니다.
(06. 에이전트 아이텍처1) 단순한 형태에서 벗어나 에이전트 개념을 도입해 적용합니다. 에이전트는 LLM이 단편적인 응답만을 하는것이 아닌 반복적으로 생각하고 행동하면서 더 복잡한 문제를 해결하도록 만드는 단일 기능에서 확되된 시스템 개념입니다. 사람이 리포트를 작성하듯, LLM 에이전트가 스스로 계획을 세우고 외부 툴로 정보를 얻은 뒤 계획을 갱신하면서 최종 답을 찾아가는 계획-실행-반복 패턴을 구현합니다. 랭그래프를 활용하여 계획-실행 흐름을 정의하고 계산기나 웹 검색처럼 외부 API 연동을 랭체인 에이전트에 통합하는 방법을 실습합니다. 하나의 질문에 여러 도구를 순차적으로 사용하는 멀티툴이나 도구 호출전에 LLM의 추론을 먼저하는 툴우선 호출 등 고급 주제를 통해 보다 파워풀한 에이전트의 만들기 위한 경험을 다집니다.
(07. 에이전트 아키텍처2) 에이전트 개념을 확장하여 성찰 기법으로 답변의 신뢰성을 높이는 방법과 여러 에이전트가 협업하거나 경쟁하여 문제를 해결하는 멀티 에이전트 아키텍처를 소개합니다. 서로 다른 역할을 가진 에이전트들이 대화를 통해 더 좋은 결과를 도출하거나 에이전트가 다른 에이전트 결과를 검증하는 형태의 시스템을 만들어 볼 수 있습니다. 이러한 기법들이 적용된 멀티 에이전트 설계 방식의 핵심은 자율성과 신뢰성을 모두 갖춘 AI시스템의 기반이 되는 중요한 개념입니다. 실습을 진행하면서 AI 시스템 혹은 에이전트를 디자인 할 때 무엇을 고려해야 하는지, 협업과 통제 메커니즘은 어떻게 접근해야 되는지 생각해 볼 수 있습니다.
(08. LLM의 성능을 높이는 패턴) LLM의 품질과 안정성을 향상시키기 위한 실전 기술과 팁 그리고 패턴을 배우게 됩니다. 출력 포멧을 JSON 등 구조화된 형태로하여 파싱을 쉽게 하거나 요약이나 비정형 응답을 정확히 평가하는 비법 등 LLM을 현장에 적용했을 때 유용할만한 노하우를 다루고 있습니다. 소개하는 패턴들을 적용하면 환각 문제를 줄이고 서비스 품빌을 한층 올릴 수 있습니다.
(09. AI 애플리케이션 배포) 애플리케이션을 실제 환경에 배포하는 방법과 고려사항을 배울 수 있습니다 랭체인 및 랭그래프 기반 앱을 클라우드에 호스팅하거나 LangChain 플랫폼을 활용하는 방안을 소개하면서, APi 엔즈포인트로 애플리케이션을 노출하는 방법, 지연시간 최적화, 서버 확장성, LLM 프롬프트 유철 및 API 키 관리 등 보안 이슈 등을 다루고 있습니다. 기술검증에서 테스트 그리고 실무 적용단계로 넘어갈 때 고려하거나 응용하여 적용할 수 있는 배포 팁과 더불어 대규모 트래픽 상황에서의 신뢰성 확보 방안, 보안 등도 짚어 줍니다.
(10. 테스트) LLM 애플리케이션의 품질을 유지하고 개선하기 위한 평가, 모니터링 기법을 소개합니다. 예측이 일정 이상 빗나갔을 때 자동으로 피드백을 주는 자체 보정 RAG 설계, 모델 출력을 테스트 하는 단위 테스트 및 통합 테스트 방법론, 사용자 피드백을 활용한 지속적 학습 방안 등을 다루고 있습니다. 운영단계에서 로그를 수집하고 성능 지표를 모니터링하여 문제발생시 디버깅 하는 방법까지 다루고 있습니다. 이장을 통해 LLMOps 영역을 체험할수 있으며, 안정적인 AI 서비스를 운영하는 기초 감각을 형성시킬 수 있습니다.
(11. LLM 애플리케이션 개발 패턴) 아주 짧은 장으로 LLM 애플리케이션의 독특함으로 인한 개발 방법 및 패턴을 간략히 다루고 있습니다.
(부록. MCP 서버의 구축과 활용) 번역본에서 특별히 추가된 부록으로, 최근 가장 핫한 MCP(Model Context Protocol)를 소개합니다. MCP는 앤트로픽이 제안한 개방형 표준 프로토콜로 LLM이 외부 도구와 컨텍스트를 보다 안전하고 일관성있게 주고 받을 수 있는 프로토콜을 정의합니다. FastMCP를 이용해 MCP 서버를 직접 설치하고 랭체인, 랭그래프와 연결하여 외부 시스템을 제어하는 실습에제를 제공합니다. 아직 독자에게 생소할 수 있는 MCP 개념까지 다루어 주는것으로 한발 앞선 최신 기술 트렌드까지 체험할 수 있습니다.

LLM 애플리케이션 개념이해 > 구현 > 운영까지 빈틈없이 다루는 실습기반 랭체인의 종합 가이드로 책의 앞부분에는 기본기와 RAG, 중반부에는 메모리와 에이전트, 뒷부분에는 배포와 운영까지 매우 체계적인 학습의 흐름을 타고 배울 수 있습니다. 각장알 따라 실습해 나아가다 보면, 독자들은 하나의 간단한 챗봇 아이디어가 어떻게 완성도 높은 AI서비스로 만들어져 나가는지 직접 체험할 수 있습니다.

본 도서를 매우 쉽게 기술되어 있어서 간편하게 읽고 부담없이 실습해 볼 수 있습니다. 유일한 망설임이라면 OpenAI API 사용료 결재 정도일 텐데, 몇 천원 정도만 결재하더라도 도서를 읽으면서 실습하고 내 아이디어를 추가로 충분히 실습하더라도 여유 있기 때문에 유료 결재를 통해 실습하는 것을 권장합니다. 또는 OpenAI API의 "Share inputs and outputs with OpenAI" 옵션 등을 활성화해서 free token을 무료로 요청하는 형태로 깃허브에 있는 실습을 꼭 진행해 볼 것을 추천합니다.
책을 완독 및 실습한 후 얻을 수 있는 가장 큰 수확은 LLM 애플리케이션을 개발 할 수 있다는 자신감 입니다. 이 책은 단순하게 기능 사용 설명에 그치지 않고 "왜 이런 구조가 필요한가"에 대한 배경을 이해해 주어 이를 기반한 응용력을 키워 주는데 도움됩니다. 예를 들어 RAG 기법을 배우면 "왜 단독으로 LLM을 활용하면 최신 정보 활용이 어려운가"를 이해하기 되고, 이를 해결하는 패턴을 생각하는 힘을 기를 수 있게 됩니다. 에이전트 설계를 배우면 "LLM에게 언제 어떻게 도구를 쓰게 할 것인가"에 대한 질문에 스스로 답할 수 있게 되고, 메모리 기법을 배우면 "긴 대화에서 모델과 컨텍스트를 잃지 않게 하는 방법"을 알게 됩니다. 핵심 설계 개념과 패턴들은 프레임워크나 메소드명, 기술이 바뀌어도 응용 가능한 철학과 노하우로 남기 때문에 기술의 급격한 발전에 따른 새로운 LLM 프레임워크나 또다른 개념의 도구가 나온다고 하더라고 금방 개념에 적응할 수 있게 됩니다.
이 책을 모두 소화하면 바로 나만의 지식을 가진 AI 비서를 구축할 수 있습니다. 사내 문서나 개인 노트 등 나만의 지식 데이터를 활용하는 챗봇알 만드는 방법을 익히기 때문에 업무 자동화나 지식의 접근 및 관리에 응용할 수 있습니다. 또한 LLM을 다른 도구와 결합한 서비스를 설계하는 능력을 키워, 실제 비즈니스 로직을 수행할 때 단순한 질답 수준을 넘는 똑똑한 애플리케이션을 추축하는 핵심을 알 수 있습니다. 그리고 AI 서비스 운영 스킬을 배울 수 있어 환각이나 편향 등 AI 특유 오류를 대응하고 민감한 데이터를 안전하게 다루며 사용 로그를 분석해 지속적으로 모델 성능을 개선하는 ML 시스템 운영 방법론을 자연스럽게 배우게 됩니다. AI 서비스를 실제 프로덕션 레벨로 도입하려는 기업과 개발자들에게 매우 중요한 부분으로, 책의 내용이 전부는 아니지만 중요한 핵심의 실습을 통해 시행착오를 줄이는데 일조하게 됩니다. 마지막으로 MCP 등 최근 등장한 개념까지 접함으로써 업계의 흐름을 파악해 주며, 빠른 LLM 생태계 진화 속에서 어떤 방향성이 주목받고 있는지 감을 잡는데 도움을 줍니다. 추후 더 발전된 다음 기술이라도 그 맥락을 이해하는데 도움이 될 것 입니다. 한마디로 LLM 시대의 종합 교양서 겸 실전 메뉴얼이라 할 수 있습니다. AI 초보자에게는 전체의 지형 윤곽을, 경험자에게는 놓치기 쉬운 모범 사례와 구조적 사고를 일깨워 줍니다.

번역서는 원서의 내용을 충실히 전달하면서 국내 독자를 위해 여러모로 완성도를 끌어올린 점이 눈에 띕니다. 먼저 번역자가 직접 모든 예제 코드를 실행하고 점검하여 최신 라이브러리 버전에 맞게 수정하고 검증했습니다. 랭체인과 관련된 라이브러리는 업데이트 속도가 매우 빠른데, 번역 시점에 맞춰 requirements.txt로 권장 버전도 제공하고 있고, 코드도 그에 맞게 조정했기 때문에 독자들은 책의 코드와 GitHub의 코드를 그대로 실행해 볼 수 있습니다. 원서의 경우 일부 코드가 최신 버전에서 동작하지 않은것을 번역자가 발견해 수정해 두었으므로, 한국 독자들은 시행착오를 줄이고 학습에만 집중할 수 있습니다.
프롬프트 번역도 섬세한 작업이 반영되었습니다. 번역자가 한국어 프롬프트로 실행했을 때 결과가 다르게 나오는 경우를 실습해 보고 하나하나 해결하여 예제의 맥락이 유지되도록 신경썼습니다. 원서 코드에는 없는, 예를들어 RAG 실습에서 환자 기록과 보험 약관에 대한 문서가 비어 있는데, 번역 과정을 거치면서 가상의 환자 "홍길동"의 의료 기록과 보험 FAQ 데이터가 추가되었습니다. 이러한 노력은 결국 독서가 끊기지 않고 물흐르듯 이해하는데 큰 도움을 주게 됩니다. 또한 앞서 언급했듯, 최신 트렌드인 MCP 내용이 번역서의 특별 내용으로 수록되었습니다. 최신 주제를 다뤄줬다는 점에서 번역서만의 큰 가치라고 할 수 있습니다. 입문자들이 막힘없이 실습을 따라가면서 입문 내용부터 최신 트렌드까지 흐름이 끊기지 않고 학습할 수 있도록 노력한 흔적이 그대로 느껴졌습니다.

아쉬운 점이 없진 않은데, 우선 400여쪽의 책분량이 크기는 부담되지 않지만, 내용에 비해 방대한 편입니다. 앞부분은 술술 넘어가지만 뒷부분은 조금 그렇지 않으므로 실습시간을 고려하여 꾸준히 따라가야 합니다. 다행히 예제 코드가 잘 마련되어 있어서 책에서 내용을 확인하고 핵심 원리를 파악한 후 한번 실행해 보는것 만으로도 충분합니다. 다만 직접 코드를 돌려보는 과정은 매우 중요합니다. 완주하는데 그리 시간이 걸리지 않으니 한챕터씩 모두 실행해 보는 것을 권장합니다.
두번째는 랭체인을 비롯한 LLM 생태계 기술들을 변화가 매우 빠릅니다. 책을 따라 프로젝트를 구현한 뒤 몇달 후 최신 버전으로 업데이트 한다면 일부 코드가 deprecated 되거나 동작 방식이 달라질 수 있습니다. 최근 AI 프레임워크를 보면 아인슈타인의 상대성 원리를 체감하게 되는데, 내가 알고 있는 네임스페이스와 실제 내가 바라보고 있는 별빛(프레임워크의 발전속도)이 상대적으로 속도가 달라 개발할 때와 이를 임퍼런싱 할 때 네이밍 등이 바뀌는 경우가 있습니다. 하지만 책이 강조하는 핵심 개념과 패턴은 쉽게 변하지 않습니다. 예를 들어 랭체인 라이브러리 함수명이 약간 바뀐다고 하더라도 RAG나 에이전트 설계의 개념적인 틀은 그대로 유지되므로 공식 문서를 통하여 금방 대응할 수 있습니다. 또한 번역판에서 제시한 권장 버전을 사용하면 당분간은 큰 무리없이 실습이 가능하니, 책을 학습하는 동안에는 해당 버전을 가상환경(venv)으로 사용하고 추후 변화는 공식문서나 깃허브 업데이트 로그를 참고하면 따라갈 수 있습니다.
마지막으로 파이썬과 자바스크립트의 바이링구얼 전체 코드 수록은 책의 분량을 늘리는 요인입니다. 파있너이나 자바스크립트 둘 중 하나만 주력으로 보는 독자를 배려하기 위한 의도가 이해는 되지만, 중급 이상 개발자라면 읽을 때 한 언어의 코드에 집중하고 다른 언어 코드는 훑어 보는 식으로 효율적으로 학습할 수 있는 형태였으면 불필요하다고 느끼는 분량을 크게 줄일 수 있을것 같습니다.어짜피 두 언어는 구현의도가 동일한 같은 내용이기 때문에 하나를 잘 이해했다면 하나는 필요하지 않습니다.

본 도서는 체계적으로 종합적으로 LLM 응용 기술을 다루고 있습니다. 인터넷에는 정보가 산재해 있지만, 그것을 처음부터 끝까지 하나의 흐름으로 배우기는 어렵습니다. 반면 본 도서는 기초 배경 지식, 고급활용 방안, 실전 팁까지 모두 얻을 수 있는 레퍼런스 입니다. 특히 창시자 저자들이 직접 준사하는 모범사례외 노하우는 바로 적용할 수 있는 아이디어를 보다 풍부하게 만들어 줍니다. 내용이 쉽고 코드가 쉽고 결과가 고급스럽기 때문에 책 페이지를 넘기는 족족 바로 써 먹을 수 있을 만한 기술과 팁이 계속 나오는실무 지향적 인사이트와 아이디어의 보고라고 느껴질 것입니다. AI 분야 특성상 변화가 빠르다고 하기는 해도, 본도서의 설계 관점과 실전 감각은 퇴색되지 않는 유효한 지식입니다. LLM 응용기술의 근본 원리는 변하지 않습니다. 새로운 혁신적인 도구도 크게 변하지 않는 원리의 응용입니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

 

1. 이 책을 선택한 동기

일전에 GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발을 읽어봤지만, OpenAI API에만 의존해야 한다는 제약과 실제 구현하기에는 깊이 있는 지식이 부족하다는 걸 느꼈어요.

 

그러던 중 랭체인이라는 프레임워크를 알게 되었습니다. LLM을 단순히 API로 호출하는 차원을 넘어서, 복잡한 워크플로우를 구성하고 다양한 LLM 모델을 조합해서 사용할 수 있다는 점이 매력적이었어요. 

 

더욱이 실제 운영 환경에서 돌아가는 LLM 애플리케이션을 만들려면 단순한 질의응답 기능을 넘어서, RAG(검색 증강 생성)나 에이전트 같은 고급 개념들을 이해해야 한다는 걸 깨달았어요. 이론만 아는 게 아니라 실제로 구현할 수 있는 실력을 기르고 싶어서 러닝 랭체인을 읽기 시작했습니다.

 

 

2. 어떤 책인지

러닝 랭체인은 단순한 랭체인 매뉴얼이 아니었어요. LLM을 활용한 실용적인 애플리케이션 개발의 전체 여정을 다루는 종합 가이드였습니다. 책은 크게 세 부분으로 나뉩니다.

 

첫 번째는 LLM과 랭체인의 기초 개념 설명입니다. AI나 머신러닝 배경지식이 없어도 이해할 수 있도록 트랜스포머 아키텍처부터 프롬프트 엔지니어링까지 친절하게 설명해줘요. 

 

두 번째는 랭체인의 핵심 기능들을 하나씩 파헤치는 부분입니다. 체인, 메모리, 에이전트, RAG 시스템 구축 방법을 실습 위주로 다룹니다. 

 

마지막은 랭그래프를 활용한 고급 워크플로우 설계인데, 이 부분이 특히 인상적이었어요.

 

가장 큰 특징은 PythonJavaScript 두 언어로 모든 예제를 제공한다는 점입니다. JavaScript가 주력인 저에게는 특히 좋았던 점입니다. 또한 단순한 코드 나열이 아니라, 복잡한 설계적인 부분은 시각적 다이어그램으로 설명해서 복잡한 AI 개념들을 직관적으로 이해할 수 있게 도와줍니다.

 

 

3. 특히 인상적이었던 점

가장 인상깊었던 건 랭체인의 `체인` 개념을 설명하는 방식이었어요. 처음에는 단순히 여러 LLM 호출을 연결하는 정도로만 이해했는데, 책을 읽으면서 이게 얼마나 강력한 패러다임인지 깨달았습니다.

 

예를 들어, 사용자 질문을 받아서 → 관련 문서를 검색하고 → 검색 결과를 요약한 뒤 → 최종 답변을 생성하는 과정을 하나의 체인으로 구성할 수 있어요. 이 과정에서 각 단계마다 다른 프롬프트와 모델을 사용할 수 있고, 중간 결과를 메모리에 저장해서 다음 단계에 활용할 수도 있습니다.

 

이걸 보면서 React의 컴포넌트 합성 개념과 매우 유사하다는 걸 느꼈어요. 작은 기능들을 조합해서 복잡한 애플리케이션을 만드는 방식에서 닮은 점이 느껴졌습니다. 특히 LCEL(LangChain Expression Language) 문법을 보면서는 함수형 프로그래밍의 파이프라인 연산자와 비슷하다는 생각이 들었습니다.

 

또 하나 인상적이었던 건 RAG 시스템 구축 과정을 단계별로 상세히 설명한 부분이에요. 벡터 저장소, 임베딩, 문서 분할, 유사도 검색 같은 개념들이 처음에는 추상적으로 느껴졌는데, 실제 구현 예제를 따라하면서 '아, 이렇게 동작하는구나!'라는 순간이 여러 번 있었어요.

 

 

4. 덕분에 무엇을 배웠는가

첫째, 프롬프트 엔지니어링의 실제 적용법이에요. 단순히 "좋은 프롬프트를 작성하라"는 추상적인 조언이 아니라, Few-shot 프롬프트, Chain-of-Thought, 역할 기반 프롬프트 등 구체적인 기법들을 실습할 수 있었습니다.

 

둘째, RAG 시스템 구축을 통해 벡터 데이터베이스의 작동 원리를 이해했어요. 문서를 어떻게 임베딩으로 변환하고, 유사도 검색을 통해 관련 정보를 찾아내는지, 그리고 이를 LLM의 컨텍스트로 활용하는 전체 파이프라인을 손으로 구현해볼 수 있었습니다.

 

셋째, 랭그래프를 통한 상태 기반 대화 시스템 구축법을 익혔어요. 단순한 일회성 질답이 아니라, 이전 대화 내용을 기억하고 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있는 에이전트를 만드는 방법을 배웠습니다.

 

마지막으로, LLM 애플리케이션의 성능 최적화와 비용 관리에 대한 실용적인 지식도 얻었어요. 토큰 사용량 최적화, 캐싱 전략, 스트리밍 응답 등 실제 운영 환경에서 고려해야 할 요소들을 알 수 있었습니다.

 

 

5. 좋았던 점

5.1 Python과 JavaScript 예제 동시 제공의 장점

모든 예제를 `Python`과 `JavaScript` 두 버전으로 제공한다는 점이에요. JavaScript가 주력 언어인 저에게는 정말 큰 도움이 되었습니다. 기본적으로는 JS 코드를 따라했지만, Python 코드도 함께 보면서 두 언어 간의 문법적 차이점을 자연스럽게 학습할 수 있었어요.

 

특히 비동기 처리 방식의 차이가 흥미로웠습니다. JavaScript의 async/await와 Python의 asyncio가 어떻게 다르게 구현되는지, PromiseCoroutine의 차이점 등을 코드로 직접 비교해볼 수 있었거든요. 한 번에 두 언어의 지식을 얻는 효과가 있었습니다.

 

5.2 체계적인 기초 지식 제공

0장에서 LLM 기초 지식을 충실히 다룬 점도 좋았어요. 트랜스포머 아키텍처, 어텐션 메커니즘, 토큰화, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝 등 AI 배경지식이 전혀 없어도 이후 랭체인 학습에 필요한 필수 개념들을 빠르게 습득할 수 있도록 구성되어 있었습니다.

 

특히 각 개념을 설명할 때 단순한 정의가 아니라, 실제 사용 사례와 함께 설명해주는 점이 인상적이었어요. 예를 들어 Few-shot 프롬프트를 설명할 때도 "몇 개의 예시를 제공하는 것"이라는 추상적 설명에 그치지 않고, 실제로 어떤 상황에서 효과적인지, 어떻게 예시를 구성해야 하는지까지 구체적으로 알려줬습니다.

 

5.3 시각적 이해를 돕는 다이어그램

복잡한 AI 개념들을 다이어그램으로 시각화해서 설명한 점도 큰 장점이었어요. 특히 RAG 파이프라인을 설명할 때 문서 입력부터 최종 응답 생성까지의 전체 과정을 플로우차트로 보여준 건 정말 도움이 되었습니다. 벡터 저장소의 작동 원리도 단순히 "유사도 검색을 한다"는 설명보다는, 실제로 문서가 어떻게 벡터로 변환되고, 쿼리 벡터와 어떻게 비교되는지를 그림으로 보여줘서 직관적으로 이해할 수 있었어요.

 

6. 아쉬운 점

6.1 LLM 애플리케이션 a to z 개발 내용 부재

가장 아쉬웠던 점은 처음부터 끝까지 하나의 완성된 LLM 애플리케이션을 개발하는 내용이 없었다는 점입니다. 각 장마다 해당 개념을 설명하는 예제는 충실하지만, 실제로 배포 가능한 수준의 애플리케이션을 단계별로 구축해보는 경험은 제공되지 않았습니다.

 

예를 들어, "문서 기반 Q&A 시스템 만들기" 같은 프로젝트를 통해 요구사항 분석부터 시작해서 데이터 준비, RAG 시스템 구축, UI 개발, 배포, 모니터링까지 전체 개발 사이클을 경험해볼 수 있었다면 더 좋았을 것 같아요.

 

6.2 최신 모델 반영 할 수 없는 한계

책이 출간된 시점(2025년 5월 14일)이 얼마 되지 않았음에도 벌써 각 LLM 모델의 업그레이드 버전이 많이 나와버렸죠. 책의 예제에서는 `gpt-3.5-turbo-instruct`를 사용하지만, 예를 들어 GPT-4o, Claude 4 같은 새로운 모델들이나, 최신 랭체인 버전의 변경사항들이 반영되지 않은 점은 어쩔 수 없는 한계인 것 같습니다. 

 

다만 어떤 모델을 선택하느냐는 “랭체인을 통해 LLM을 구현한다”는 점을 익히는 과정에서는 크게 영향을 끼치지는 않기 때문에 학습에 지장이 생기지는 않습니다.

 

 

7. 이 책을 읽은 덕분에 기대되는 변화

1. 당장 시도해보고 싶은 프로젝트들이 생겼어요. 예를 들어, 회사에서 사용할 수 있는 내부 문서 검색 시스템입니다. 개발팀에서 누적된 기술 문서, 회의록, 가이드 등을 RAG 시스템으로 구축해서 자연어로 검색할 수 있게 만들어보고 싶어요.

 

2. 랭체인을 통해 배운 개념들이 다른 개발 영역에도 도움이 될 것 같아요. 특히 파이프라인 설계, 상태 관리, 비동기 처리 등의 개념은 일반적인 웹 애플리케이션 개발에도 적용할 수 있을 것 같습니다.

 

3. 또한 AI 기술의 발전 속도를 고려하면, 지금 배운 기초가 앞으로 더 고급 기술을 학습할 때 탄탄한 토대가 될 거라고 생각해요. 랭체인 생태계 자체도 계속 발전하고 있으니, 이 책으로 기초를 다진 상태에서 새로운 기능들을 추가로 학습해나갈 수 있을 것 같습니다.

 

앞으로는 AI 도구를 단순히 사용하는 차원을 넘어서, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 맞춤형 솔루션을 만들 수 있을 것 같아요.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

 

AI 기술의 발전 속도는 따라가기 벅찰 정도로 빠른데, 말 그대로 LLM 춘추전국시대다. 나 또한 ChatGPT Pro로 첫 과금을 시작해서 Claude Sonnet 3.7 발표를 기점으로 Claude Pro를 적극적으로 활용하기 시작했다. LLM도 특화된 모델이 중요한 게 나뿐만 아니라 많은 개발자가 코드 생성에 좋은 성능을 보인다는 소식을 듣고 이 무렵 Claude로 많이 갈아탔던 걸로 기억한다. 그 이후 Cursor와 Windsurf처럼 에이전트가 내장된 IDE를 사용하면서 과금을 이쪽에서 하기 시작했고, Gemini 2.5 Pro 모델에 대한 호기심과 개발 외적으로도 NotebookLM를 활용해 보고 싶은 마음에 현재는 Google AI Pro를 사용 중이다. 결론적으로 지금은 Windsurf Pro와 Gemini 2.5 Pro를 주로 사용하는 편이다. 이 글을 쓰고 있는 이번 주에 Gemini CLI가 오픈소스로 공개되면서 이 또한 활용해 보고 있는데, Gemini 2.5 Pro를 분당 60회 요청과 일일 1000회 요청이 가능하기에 사실상 개인 사용자라면 무료로도 무리 없이 이용할 수 있는 셈이다. 과금을 갈아타는 이 모든 과정이 꽤 오래된 것처럼 느껴지지만, 불과 1년 사이에 일어난 일이다. 더 나은 모델, 더 합리적인 요금제, 더 사용자와 밀접한 서비스를 내세우며 경쟁하는 지금, 흔한 말이지만 인터넷과 모바일 혁명을 잇는 AI 혁명의 시대가 아닌가 싶다. 이런 발전 속도 덕분에 고작 1~2년 뒤조차 예측하기가 어렵다.

 

이런 급변하는 환경 속에서 랭체인이 관심을 갖게 된 건 단순히 LLM을 만들고 싶었던 게 아니라 좀 더 이해하고 싶어서였다. 빠르게 발전하고 변화하는 AI 트렌드를 온전히 하나하나 체득하기엔 한계가 있으니 프레임워크를 통해 구현해 본다면, 혹은 구현의 과정을 이해한다면 좀 더 LLM 자체를 깊이 있게 이해하는 데에 도움이 될 것 같다는 생각이었다.

 

물론 만만한 책이 아니었다. 그런데도 이 책을 꾸준히 따라 읽어갈 수 있었던 건, 2개의 챕터를 할애해 기초 AI 지식과 랭체인 내에서의 기본 LLM 사용법을 안내하고 있기 때문이었다. 물론 400페이지 남짓한 분량에서 모든 내용을 다 늘어놓을 순 없지만, 부족한 정보는 공식 문서나 다른 아티클을 통해 보충하더라도 일단 기본적인 틀을 잡고 학습의 진입장벽을 넘는 데에 도움이 되었다. 게다가 모든 코드 설명을 Python과 더불어 JavaScript로도 동시에 제공하여 JavaScript에 익숙한 사람이라도 코드의 흐름을 이해하기 용이하다.

 

이 책은 LLM의 핵심 구성 요소인 토크나이저(Tokenizer)에 대한 설명을 시작으로, LLM 작동 방식에 대한 이해를 돕는다. GPT-3.5의 토크나이저가 공백 문자를 _로 표현하고 자주 사용되는 단어를 하나의 토큰으로 인코딩하는 반면, 덜 흔하거나 영어가 아닌 단어는 여러 개의 토큰으로 인코딩한다는 점은 토큰화의 효율성과 문맥 이해의 중요성을 먼저 보여주고 있다.

 

또한, 기본적인 LLM이 다음 단어나 누락 단어의 예측을 기반으로 하기 때문에 ‘The capital of England’와 같은 문장에는 응답할 수 있지만, ‘What is the capital of England?’와 같은 질문에는 명확한 응답을 얻기 어렵다. ‘The capical of England is London’이라는 문장은 수없이 학습해서 다음 단어를 예측할 수 있지만, 질문-답변 패턴은 학습되지 않았기 때문이다. 이는 LLM의 기본적인 한계 요인과 함께 파인튜닝(Fine-tuning)의 필요성을 강조한다. 현재 사용하는 많은 모델이 막대한 시간과 비용을 투자하여 고도화되었음을 알 수 있는 대목이었다.

 

이후 프롬프트(Prompt)에 대한 다양한 전략을 소개하는데, 이제는 꽤 여러 매체에서 소개되어 다소 익숙한 제로샷(Zero-shot) 프롬프트, 퓨샷(Few-shot) 프롬프트, 그리고 사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT)와 같은 기법들을 통해 LLM의 추론 능력을 향상시키는 방식에 관해 이야기한다.

 

책에서 비중 있게 다루는 내용 중 하나는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 시스템인데, RAG는 LLM이 사전에 학습하지 않은 최신 정보나 비공개 문서에 기반하여 답변을 생성하도록 돕는 기술이다. RAG를 구현하기 위한 인덱싱(Indexing) 과정은 특히 흥미로웠다. PDF 파일과 같은 원본 문서를 텍스트로 변환하고, 이를 청크(Chunk)로 분할한 다음, 최종적으로 숫자로 변환하여 벡터 저장소(Vector Store)에 저장하는 일련의 과정이 상세하게 담겨 있다.

 

파싱하는 과정은 어느 정도 예상과 비슷했지만, 제한된 청크 단위로 분할할 때 맥락 유지를 위해 200자 중복 구간을 두는 방식은 실용적이고 흥미로웠다. 텍스트 분할 후에는 임베딩(Embedding) 모델에 맞게 텍스트를 긴 숫자 시퀀스로 표현하는데, 이는 숫자가 가진 유연성 덕분에 의미론적 유사성 기반의 벡터 탐색이나 고차원 공간에서의 유사도 측정에 용이하기 때문이라는 점도 와닿는 지점이었다. 물론 이 과정만으론 검색 결과의 일관성이 떨어지기 때문에 MultiVectorRetriever, RAPTOR, ColBERT를 통해 최적화를 진행한다.

 

일반적으로 RAG 시스템은 사용자의 질의를 임베딩하고 데이터 소스에서 유사 문서를 찾아낸 후, 이를 프롬프트 맥락에 활용하여 최종 프롬프트를 구성하는 과정을 거친다. 이를 통해 기업의 비공개 문서나 개인 정보와 같은 특정 데이터에 기반한 더욱 정확하고 명확한 답변을 얻을 수 있다는 점을 이해하는 데에 필요한 과정임을 알 수 있는 대목이다. 특히 책에서 언급된 재작성-검색-읽기(Rewrite-Retrieve-Read) 전략은 사용자 입력 쿼리의 품질이 좋지 않을 경우 LLM에 쿼리 재작성을 요청하여 검색 성능을 향상시키는 기법으로, 비록 호출이 두 번 연속으로 발생하여 추가적인 지연이 있을 수 있지만 질의의 모호성으로 인한 검색 실패를 줄일 수 있다는 점에서 매우 유용하다고 생각했다. 결국 이 또한 개발에서 함수를 짜듯 여러 가지 로직을 적용해 보고 시도해 보는 과정처럼 느껴졌고, 지금도 많은 시도를 통해 더 최적화된 새로운 전략들이 얻어지고 있지 않을까 생각할 수 있는 대목이었다.

 

이후 챕터에서 언급된 내용은 최신 컨텍스트를 저장하는 방법이었다. LLM은 기본적으로는 무상태(상태를 저장하지 않음)로 상호작용하기 때문에 이전의 프롬프트나 응답 내용을 전혀 기억하지 못한다. 당연히 모델과 함께 프롬프트, 출력 파서를 함께 저장해서 사용하면 좋겠지만 모든 걸 저장하면 메모리 관리에 이슈가 생긴다. 얼마 전 개발자 모임에서 컨텍스트 저장에 대해 들었던 내용은 청크 분할 및 별도 저장과 같은 과정을 거쳤던 것으로 기억하는데, 랭체인에서는 랭그래프라는 오픈소스 라이브러리를 통해 다중 액터, 다단계, 상태 저장 인지 아키텍처 구조를 쉽게 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 효율적으로 이전 대화 기록을 관리하고 LLM이 '기억'하도록 만든다. 이는 챗봇과 같은 대화형 애플리케이션 개발에 있어 필수적인 기능이라고 볼 수 있다.

 

이 책은 랭체인과 랭그래프를 활용한 LLM 애플리케이션 개발의 전 과정을 체계적으로 안내하는 실용 가이드에 가깝다. 단순히 기술의 사용법을 넘어, 그 배경과 원리, 그리고 실제 서비스 개발에 필요한 설계 관점과 운영 노하우까지 폭넓게 다루고 있다. 특히 RAG 시스템 구현, 에이전트 아키텍처 설계뿐만 아니라 LLM의 성능을 높이는 패턴, 실질적인 배포와 테스트 등 현재 AI 애플리케이션 개발의 트렌드를 담고 있다고 느꼈다. 책의 기획과 집필 과정에서도 새로운 기술이 끊임없이 등장하는 시대인 만큼, 부록을 통해 MCP(Model Context Protocol) 서버 구축과 활용 또한 간략하게 다루고 있는데, 그게 이 책이 트렌드를 담고자 노력한다는 뉘앙스를 느끼기에 충분했다. 한 권의 책으로 모든 심화적인 내용을 담을 순 없지만, 빠르게 변화하는 LLM 생태계 속에서 어느 정도의 개괄적인 그림을 그리는 데에 유용한 미니맵 역할을 해줄 수 있지 않을까 싶다.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

AI시대에 맞춰 생성형 ai를 지탱하는 랭체인이 무엇이고 어떻게 응용할 수 있을지 고민할 수 있던 책입니다.
개념적인 설명이 잘 되어있고, 예제 또한 충분하여 어렵지 않게 따라할 수 있을거 같습니다.

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”

 

 AI, 난리다. 전 세계가 난리고, 한국도 난리고, 주변에서도 난리고, 회사에서도 은근 난리다. 이제 공부하는 걸 더 이상 늦출 수 없다. 친구네 회사는 사내 업무 시스템으로 활용할 거라고 팀까지 꾸렸다. 다른 친구는 아예 AI 솔루션을 만들어 공개까지 했다. 수년 전에는 머신 러닝이 난리더니, 이제는 한걸음 더 나아가, AI가 난리다. 매년 가을쯤에 대전 사이언스 페스티벌을 간다. 애들이 초등학교 다닐 때 애엄마가 이런 게 있더라하고 알려줘서 다니기 시작했는데, 한 3년 전쯤인가, 주체가 AI였고, 이미 학교에서 활용하고 있다며, 고등학교, 대학교 선생, 교수 할 것 없이 나와서 사례 발표를 했더랬다. 우와우와 했지만, 스크립트를 작성하는 게 생소하기도 했고, 저게 되나 싶기도 했고, 뭔가 진입장벽이 높아 보였더랬다.

 지금은? 개인적으로는 비슷한 느낌이다. 더 많은 솔루션이 나왔고, 더 고가를 요구하는 것도 나왔고, 성능이 좋다느니, 품질이 좋다느니, 몇몇 분야는 특화된 것들도 나온다 그러고. 코드를 생성하는 수준이 많이 올라가서, 대기업이나 글로벌 기업에서는 인력 감축까지 했거나, 할 거라고, 뉴스에도 나오고, 곡소리도 들려오고 뭐 그랬다.

 막연히 거부하는 건 아닌 것 같았다. 언젠가 해야 한다고는 생각했다. 그래서 기회가 왔을 때 이 책을 봤다. 사실 MCP를 친구 통해 듣게 되어서, 우리도 이런 거 해야 하는 거 아닌가 싶어 사전조사할 겸 찾아보다가 발견한 책이다. 이런 류 말고도 다양한 AI책이 나오고 있었는데도 말이다.

 우선 내 선입견을 나열해보자. 어렵다? 코드 품질이 좀 그렇다? 업무에 도움이 될 것 같긴 한데, 얼마나 도움이 될지 막연하다? 얘한테 시키느니 내가 짜고 말지?

 잔뜩 벼르며 책을 읽어나가기 시작했다.

 역시, 0장은 어렵다. 생소한 전문용어 폭격이 시작됐다. 어떤 책이든, 배경지식이 충분하지 않으면 항상 첫 장이 제일 어렵다. 그래서 한 장 한 장 넘기는 게 무척 힘들었다. 친해지려고 애쓰면서 읽어나간다.

 1장은 LLM 사용하기 위한 기초 지식의 전달과 사용법을 알려준다. 오케이, 이렇게 하는 거구나.

 2장은 RAG, 데이터 인덱싱 하기. 오, 뭔가 따라하기 쉽게 코드가 작성돼 있다. 흠, 이렇게 하면 되는군.

 3장은 RAG, 데이터 기반 대화. AI하고 대화하기라니... 직장동료가 AI랑 대화하면서 논다는 게 이해가 된다.

 4장부터는 대화하면서 놀기 위한 준비를 어떻게 해야 하는지 알려주기 시작한다. 랭그래프, 대화 목록이구나.

 5장 인지 아키텍처, 슬슬 인공지능이라는 느낌이 오기 시작했다.

 6장과 7장, 에이전트 아키텍처. 그냥 분신술? 롤플레잉? 그런 인상을 받았다.

 8장, 개발자라면 항상 염두에 둘 수 밖에 없는 성능 이슈. 뭐 개발자가 아니더라도, 답을 늦게 받는 게 좋을 리 없다.

 9장, 10장, 아, 유료 서비스 통해서 배포해서 사용하고 활용하는 내용이다. 개발자라면 자체 구축을 해보는 것도... 싶지만 이미 잘 된 서비스를 경험하는 것도 많은 도움을 받을 수 있겠다 싶다.

 11장, 내가 하고 싶은 게 어떤 건지 저 안에 있는 걸까 고민이 좀 되었다. 단순(?)한 챗 기능은 아닌 것 같고, 결국 보조 개발자 역할을 맡기고 싶은 게 아닐까 싶은데.

 부록 A. MCP 서버 구축/활용, 이게 사실상 내가 이해하고 공부해보고 싶었던 분야. 아마도 앞에 나온 내용들을 보지 않았다면 어리둥절 했을 것 같다.

 책 내용은 그렇게 어렵진 않다. 사실 책 내용의 절반은 랭체인을 이용해 구현한 코드다. 그러니 설명을 보고 코드 읽기를 시전해보면 이해할 수 있다. 다만, 양에 조금 눌려서 빠르게 읽기는 어렵겠다 싶다. 그리고 머릿속에서 그려보는 것보다는 실제로 실행시켜보는 게 백배 낫다. 그래야 더 잘 이해가 될 테다.

 아직은 충분하다 싶을 정도로 지식이 쌓인 것 같지는 않다. 내용과 양을 보면 빨리 읽고 덮을 수도 있을 것 같은데, 이 책의 특성이 실제로 돌려봐야 감이 와서 그런 것 같다. AI쪽 일하는 친구 말이 떠올랐다.

 "별 거 없어."

내용으로만 보면 별 거 없다. 하지만 그 별 거 없어 보이는 게 더 이해하기 난해하다.

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

 

책 선택 이유

 LangChain과 LangGraph를 활용한 프로젝트를 여러 번 진행하면서 주어진 기능을 조합해 결과를 만드는 데에는 익숙해졌지만 점점 더 "이 라이브러리가 실제로 어떻게 동작하는가",  "내가 쓰는 기능은 내부적으로 어떤 흐름으로 이어지는가"에 대한 궁금증이 생기기 시작했다. 단순히 도구로 활용하는 수준을 넘어서 라이브러리의 설계 의도와 구조를 깊이 있게 이해하고 싶다는 욕구가 생긴 시점에서 이 책을 발견했다. 특히 LangChain 초기 컨트리뷰터가 저자라는 점에서 단순 사용법을 넘어 라이브러리 내부 로직과 개념적 배경까지 짚어줄 수 있겠다는 기대가 들었고 기초부터 아키텍처 설계, 서버화까지 이어지는 단계별 실습 중심 구성도 지금의 나에게 딱 맞는 학습 방식이라고 생각해 이 책을 선택하게 되었다.

 

책의 특징 및 차별점

[랭체인 초기 개발 컨트리뷰터에게 배우는 랭체인]

 이 책의 저자인 메이오 오신은 LangChain 프로젝트가 처음 세상에 모습을 드러냈을 때부터 개발에 참여한 초기 컨트리뷰터로, 단순한 사용자가 아니라 프레임워크 내부 구조와 철학을 직접 설계하고 다듬은 실무자이다. 그렇기 때문에 책에 담긴 설명 하나하나가 단순한 기능 나열이 아니라, "왜 이 기능이 필요했고, 어떤 문제를 해결하기 위해 설계되었는가"에 대한 고민이 녹아 있다. 초심자에게는 입문서로서 명확하고 친절하게 다가오며, 경험자에게는 단순한 튜토리얼을 넘어 설계 의도를 이해하고 자신만의 시스템으로 확장할 수 있는 힌트를 제공한다. 무엇보다도 오픈소스 생태계에서 살아 있는 프로젝트를 만든 사람이 직접 알려준다는 점에서 단순히 문서와 블로그를 참고하며 흩어진 조각을 모으는 것과는 전혀 다른 학습 경험을 제공한다. 최신 LLM 기술을 기반으로 LangChain을 배우고자 하는 사람에게 더없이 든든한 가이드가 되어주는 책이다.

 

[랭체인 기초부터 아키텍처 설계 및 서버 실습까지 한 번에]

 이 책은 단순히 LangChain의 기초 사용법만을 다루는 책이 아니다. 챕터를 따라가다 보면 독자는 자연스럽게 프롬프트 엔지니어링, RAG 구현, LangGraph를 활용한 흐름 제어, 메모리 기능, 인지 구조 설계까지 실제 LLM 애플리케이션을 설계하는 데 필요한 전 과정을 단계적으로 익히게 된다. 특히 구조적으로도 흥미로운 점은 CHAPTER 00~05에서는 LangChain 중심의 기본 개념과 실습을 다루고, 이후 CHAPTER 06~11에서는 동일한 내용을 LangGraph 관점에서 다시 구성해줌으로써 반복 학습과 비교 학습이 가능하도록 설계되어 있다는 점이다. 이를 통해 사용자는 단지 코드를 따라 치는 것이 아니라 한 번 더 개념을 정리하고 구조적 차이를 체감하며 실무 감각을 키울 수 있다.

 여기에 그치지 않고 부록에서는 ‘MCP 서버 구축과 활용’이라는 제목으로 실습 결과를 실제 서비스로 확장하는 방법까지 다룬다. LangChain을 활용한 LLM 기능을 단순한 노트북에서 벗어나 API 서버 형태로 구성하고 외부 시스템과 연동하는 실전적인 활용까지 설명하기 때문에 개인 프로젝트를 서비스 수준으로 끌어올리고자 하는 독자들에게 매우 유용한 안내서가 된다. 결국 이 책은 단순히 “LangChain을 써볼 수 있게 되는 책”이 아니라 LLM 애플리케이션을 처음부터 끝까지, 기획부터 배포까지 구현할 수 있는 실전형 완성서다. 입문자는 물론 실무 전환을 준비하는 중급 개발자에게도 강력히 추천할 수 있는 구성이다.

 

추천 독자

1. LangChain이나 LangGraph를 활용한 프로젝트는 해봤지만, 내부 구조와 작동 원리를 깊이 이해하고 싶은 개발자

2. 프롬프트 조합 이상의 구조 설계, 메모리, 에이전트 흐름 등을 실전 기반으로 익히고 싶은 사람

3. LLM 기능을 실제 서비스화하면서 비용 최적화와 성능 개선에 어려움을 겪은 실무자 또는 예비 창업자

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

 

요즘 같은 시대에

 

AI 모르고 살아남을 수 있을까?

 

 

요즘 챗GPT, GPT-4, OpenAI,

 

생성형 AI 같은 단어,

 

한 번쯤은 다 들어보셨죠?

 

 

이제 AI가 없는 세상은

 

상상도 못하는 시대가 된 것 같아요.

 

 

저도 처음엔 저게 진짜 뭐야?

 

좋아 보이긴 한데 어떻게 쓰는 거지?

 

라는 생각만 했어요.

 

 

막연한 관심만 가지다가

 

직접 프로젝트를 해볼 일이 생겼는데,

 

쉽지 않더라고요.

 

 

애초에 기술 자체도 잘 모르고,

 

인터넷에 검색하면 나오는 정보들은

 

여기저기 흩어져 있어서 더 복잡하게 느껴졌어요.

 

 

결국 AI는 전문가만 다룰 수 있는 거구나 싶었는데,

 

좋은 기회에 ‘러닝 랭체인’이라는 책을 만났어요.

 

​책 소개를 보니 랭체인이라는 프레임워크를

 

중심으로 LLM 기반의 애플리케이션 설계부터

 

배포까지 전 과정을 다룬다고 하더라고요.

 

단순히 이론만 나열한 게 아니고,

 

실제 코딩 실습과 적용 사례까지

 

나온다는 게 정말 마음에 들었어요.

 

 

내가 이걸로 서비스 만들어볼 수 있을까?

 

라는 부푼 기대를 가지며 읽기 시작했죠.

 

책 초반엔 주요 개념부터 다져주는데,

 

어렵게 풀지 않고 정말 쉽게 써놨더라고요.

 

 

RAG가 기존의 LLM 문제점을 어떻게

 

보완할 수 있는지 설명하는 부분이

 

특히 기억에 남아요.

 

 

예를 들어, AI가 잘못된 정보를 생성하거나

 

최신 데이터를 다룰 수 있는 방법이 없었는데,

 

이걸 해결하려면 외부 데이터와 검색 기능을

 

활용해야 한다는 거죠.

 

​OpenAI API, DeepSeek 등과 연계한

 

코드 실습도 나오고, 실제로 랭체인과

 

LangGraph를 이용해 복잡한 에이전트와

 

워크플로우를 구성하는 예제도 나옵니다.

 

​또 하나 중요한 포인트는

 

AI 에이전트 설계 방법이에요.

 

단순히 데이터를 주고받는 방식이 아닌,

 

메모리 관리와 효율성을 높이는 방법까지

 

다룬다는 게 대단했어요.

 

이 책의 강점은 최신 기술도 빠짐없이

 

짚어준다는 점인데, MCP 같은 기술도

 

배울 수 있었어요.

 

 

덕분에 트렌드를 따라잡으면서

 

실용적으로 배울 수 있었던 것 같아요.

 

 

책에서 가장 좋았던 건 코드 예제가

 

정말 자세하다는 거예요.

 

 

이론적인 설명뿐 아니라 실제로 이렇게

 

구현해라는 과정을 하나씩 제안해주니까

 

초보 개발자도 따라가기 좋더라고요.

 

 

✅ 실습 오류 예측 + 해결 가이드

 

✅ 파이썬/자바스크립트 코드 병행

 

✅ 벡터DB, 검색 API, 메모리 흐름도 시각화

 

 

실습 과정 중에 생긴 문제들도

 

대부분 책 안에서 해결 가능했어요.

 

정말 혼자 공부해도 따라갈 수 있게

 

만들어진 책이더라고요.

 

 

이론만 알고 있었을 때는

 

감도 안 잡히던 것들이, 실제로 해보니

 

왜 그런 메커니즘이 중요한지

 

몸으로 이해되는 기분이었어요.

 

 

'러닝 랭체인'은 특히 초보자와

 

현업 개발자 사이의 간격을 절묘하게

 

메워주는 책이라고 생각해요.

 

 

개발 초보가 실습하기엔 설명이 친절하고,

 

현업 개발자가 보기엔 실질적인 활용에

 

포커스를 맞췄거든요.

 

 

하지만 단점도 있어요.

 

이 책이 다루는 기술이 최신 트렌드다 보니,

 

기술의 빠른 변화에 따라 내용이 금방

 

구버전이 될 수도 있다는 점이에요.

 

 

그리고 책 분량이 많다 보니

 

처음부터 끝까지 읽으려면 꽤 많은 시간을

 

투자해야 해야 돼요.

 

 

그래도 이론과 실습을 함께 다룬다는 점에서

 

개인적으론 꽤 높은 점수를 주고 싶어요.

 

 

한빛미디어의 '러닝 랭체인'은

 

단순히 읽는 책이 아니라,

 

직접 해보면서 배우는 책이에요.

 

 

진짜 강력한 건, 이걸 서비스로 구현해서

 

배포하는 데까지 다룬다는 점이에요.

 

 

? 에이전트 설계 시 툴 호출 흐름 설계

 

? 메모리 시스템을 통한 사용자 맥락 유지

 

? 실시간 검색 → LLM 연동 구조

 

? 보안 이슈와 배포 시 고려사항까지

 

 

이건 강의에서도 쉽게 다루지 않는 부분인데,

 

책에서는 완성도 높은 예제로 꽉 채워져 있어서

 

큰 도움이 됐습니다.

 

 

저처럼 LLM이나 AI 서비스를 배우고 싶은데

 

막막하다면, 정말 추천하고 싶어요.

 

 

최신 기술 트렌드도 반영되어 있고,

 

실습 중심으로 구성되어 있어서

 

바로 써먹을 수 있거든요.

 

 

초보자든 기존 개발자든 AI 프로젝트의

 

토대를 다지고 싶다면 참고해보세요.

 

 

✅ 생성형 AI에 관심 있는 입문자

 

✅ LLM 프로젝트를 준비 중인 개발자

 

✅ RAG, LangChain 구조가 막막했던 사람

 

✅ AI 기술을 서비스화하려는 기획자

 

 

코딩과 AI에 딱히 자신 없던 저도,

 

이제는 어느 정도 방향성을

 

잡을 수 있게 되었으니까요.

 

 

물론 약간의 단점이 있긴 하지만,

 

전체적으로는 가치 있는 투자라고 확신합니다.

 

 

새로운 기술을 배우고 싶은 분들,

 

그리고 AI 서비스를 제대로 시도해보고

 

싶은 분들께 이 책 강추드려요!

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."
 

최근 발간된『러닝 랭체인』은 최신 생성형 AI 앱 개발의 핵심 기술인 LangChain 프레임워크를 체계적으로 익힐 수 있는 실무 중심 입문서이다

프롬프트 작성부터 LLM 호출, 검색 기반 생성(RAG), 에이전트 구성, 배포/운영까지—LLM 애플리케이션의 전체 흐름을 실제 코드 실습과 함께 익히도록 구성되어 있다

 

이 책은 AI 및 LLM 기반 애플리케이션을 개발하려는 개발자들을 위한 책으로, 파이썬을 접해본 경험이 있다면 따라올 수 있도록 구성되어 있다

파이썬과 자바스크립트 기반 예제가 병행 제공되어, 프론트엔드/백엔드 개발자 누구나 쉽게 따라할 수 있으며, MCP(Middleware Communication Protocol) 부록을 통해 최신 AI 도구 연동 방식까지 함께 다루고 있다

실무에서 바로 응용할 수 있는 팁과 예제가 풍부해, LLM·LangChain을 처음 접하는 개발자에게 추천하는 입문서이다

왜 이 책을 선택했는가

 

AI를 공부해온 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 이름, LangChain.
처음엔 단순한 LLM 프레임워크쯤으로 생각했다. 하지만 ChatGPT나 클로드와 같은 웹 서비스로 잘 구현된 어플리케이션과 실제 LLM과 API 등을 이용해 좋은 결과를 가져오는 것이 쉽지 않겠다는걸 느꼈다
그러다 ‘검색 기반 생성(RAG)’이나 ‘에이전트 시스템’이라는 개념을 접했고, 이걸 구조적으로 잘 다루기 위한 프레임워크가 LangChain이라는 사실을 알게 되었다

LLM과 LangChain, LangGraph 개발 등으로 완전히 방향을 바꾸진 않더라도, 최소한 전체적인 구조와 사용법은 알 필요가 있어서 입문을 어떤 책으로 할까 고민 중이였다

마침 이번 한빛미디어 리뷰 책 신청 목록에 해당 책이 있어서 선택하였다

 

책의 목차와 내용들을 살펴보면 LLM과 여러 이론적인 부분 보다는 랭체인, 랭그래프와 에이전트까지 최근 많은 관심을 받는 분야에 대해 두루두루 다루고 있다

한빛미디어에서 나온 러닝 랭체인은 단순 기능 소개를 넘어,

LLM 호출 → 체인 설계 → 검색 연결 → 에이전트 구성 → 배포·운영까지
전체 구조를 ‘실습 중심’으로 다루고 있다.
즉, 읽고 끝나는 책이 아니라, 실행하며 자기 손으로 따라 만들어야 하는 책이다.

책의 구성은 어떤가?

책은 아래 4단계로 구성된다.

  1. 기초: 프롬프트, LLMChain, 템플릿 활용 등 기본 개념
  2. RAG & : 벡터 DB 활용 및 검색 기반 생성 시스템 구축
  3. 에이전트: 도구 기반 자동화 및 다중 툴 연계 흐름
  4. 배포/운영: 실제 서비스화 및 모니터링, 테스트 전략

앞부분은 비교적 수월하다

하지만 RAG, 에이전트 등 뒷내용으로 갈수록 “이건 그냥 따라 하는 건 의미 없겠다” 싶어진다

단순히 가져다 쓰는 것만으로 끝나는게 아니라 구조를 진짜로 이해하고, 응용할 수 있어야 실무에 쓸 수 있기 때문이다

 이번 책을 받고서 한 달 정도 진득하게 보고 실습도 다해보고 여유된다면 토이 프로젝트까지 해보고 싶었으나.. 다른 일정으로 시간이 부족하여 진도를 많이 나가지 못한 부분이 아쉬웠다

마무리가 된 다음에 이 책으로 실습 및 공부한 내용들을 블로그 기록으로 남겨야겠다

한 줄 요약: 이 책은 누구에게 필요한가?

“LLM을 진짜 도구처럼 쓰고 싶은 사람에게.”
단순 API 호출이 아니라, 구조적 사고와 실무형 문제 해결 능력을 키우고자 하는 개발자에게 적합하다.

 

특히,

  • 자연어처리 경험이 없는 AI/ML 개발자
  • LLM을 프로젝트에 도입하려는 서비스 개발자
  • 검색 기반 챗봇, 툴 연동 시스템을 설계해보고 싶은 개발자들에게 도움이 될 것이라 생각한다

 

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”

요즘 대부분의 기업에서는 내부 정보보안을 이유로 RAG기반의 생성형AI서비스를 개발/도입하고 있습니다. RAG기반의 생성형AI서비스의 한계점이 명확하지만 대외비 문서를 학습데이터로 제공할 수 없기에 생긴 궁여지책이라고 생각됩니다. LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 실제 서비스 가능한 애플리케이션을 개발하는 것이 작금의 관심사로 자리매김하고 있습니다. 『러닝 랭체인』은 랭체인과 랭그래프를 중심으로 LLM 기반 애플리케이션 개발의 기초부터 실전 배포 및 운영까지, 전 과정을 체계적으로 안내하는 책입니다. 단순히 이론설명에 그치지 않고, RAG(검색 증강 생성) 시스템 구현법, AI 에이전트 설계, 외부 도구 통합, 메모리 기능 등 실제 서비스 수준의 애플리케이션을 구현하는 데 필수적인 핵심 내용들을 깊이 있게 설명합니다. 책을 따라가며 직접 코드를 작성하고 적용해보면서, 이론으로만 알던 지식을 실질적인 개발역량을 향상하는데 기여하고 있다고 느껴졌습니다.

특히 주목할 점은 이 책이 최신 기술 트렌드를 적극적으로 반영했다는 것입니다. MCP(AI 에이전트와 외부 시스템을 표준 방식으로 연결하는 최신 기술) 활용법을 특별히 다루어, 빠르게 진화하는 생성 AI 기술의 흐름을 놓치지 않도록 돕습니다. 이를 통해 최신 기술 동향을 이해하고 실제 프로젝트에 곧바로 적용할 수 있는 경험을 얻게 되었습니다.

『러닝 랭체인』은 LLM 애플리케이션 개발 입문자부터 AI서비스 개발자에 이르기까지 다양한 독자층에게 유익한 정보를 제공하고 있습니다. 단계별 가이드와 풍부한 코드 예제를 통해 쉽게 이해할 수 있으며, 운영 노하우, 성능 최적화, 보안 등 실무에서 발생할 수 있는 복잡한 이슈에 대한 해결방안도 학습할 수 있을 겁니다. AI 에이전트 및 RAG 시스템 구축에 관심이 있거나, 랭체인, 랭그래프, MCP와 같은 최신 프레임워크와 기술에 대한 학습을 하고 싶은 모든 개발자에게 이 책을 추천하는 바입니다. 단순히 기술을 소개하는 것을 넘어, 배포 가능한 구조와 흐름을 제시하며, 여러분의 AI 애플리케이션 개발 역량을 한 단계 업그레이드 시켜줄것으로 생각됩니다.

# 러닝 랭체인 #한빛미디어 #책스타그램 #북스타그램 #서평 #독서 #독서스타그램 #신간 #북리뷰 #책리뷰 #추천 #제공받은책

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

 

『러닝 랭체인』 도서 서평

『러닝 랭체인: 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처』는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 개발에 입문하려는 개발자들에게 훌륭한 길잡이가 되어주는 책입니다. 이 책은 랭체인의 초기 개발자이자 공동 창업자가 직접 집필하여 기술의 핵심 철학과 활용법을 가장 정확하게 전달합니다. 단순한 챗봇 구현을 넘어, 실제 서비스에 적용 가능한 AI 에이전트 구축 방법을 체계적으로 배우고 싶은 이들에게 추천할 만한 필독서입니다.

주요 내용 및 특징

이 책은 LLM과 랭체인이라는 도구가 단순한 유행이 아니라 실제 서비스 개발에 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 보여줍니다. 기초 개념부터 실전 배포 및 운영까지 전 과정을 한 권에 담아낸 것이 가장 큰 장점입니다.

  • 포괄적인 주제: AI와 LLM의 기본 개념 소개를 시작으로 다양한 프롬프트 기법, 랭체인을 활용한 LLM 호출, 검색 증강 생성(RAG)의 핵심 기술을 상세히 다룹니다. RAG는 외부 검색 데이터를 기반으로 더 신뢰도 높은 답변을 생성하는 기술입니다.
  • 최신 기술 습득: 챗봇에 메모리 기능을 추가하는 방법, 복잡한 아키텍처 설계를 가능하게 하는 랭그래프(LangGraph) 활용법, 그리고 AI 에이전트 아키텍처와 확장 기법까지 최신 기술을 폭넓게 다룹니다.
  • 실무 중심의 구성: 애플리케이션 설계부터 배포 전략, 보안, 테스트, 지속적인 개선 방법 등 유지보수에 이르는 실무 노하우를 제공합니다. 또한 LLM과 사용자 간의 상호작용을 최적화하는 개발 패턴을 정리해 실무에 즉시 적용 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

추천 독자

이 책은 챗GPT 이후 쏟아지는 RAG, 멀티 에이전트, 랭그래프와 같은 용어들 속에서 무엇부터 어떻게 시작해야 할지 막막했던 개발자들에게 명확한 로드맵을 제시합니다. 특히 다음과 같은 독자에게 유용합니다.

  • LLM 애플리케이션 개발 입문자: AI나 LLM에 대한 깊은 지식이 없더라도 기초부터 차근차근 설명해주어 쉽게 따라갈 수 있습니다. 실제 코드 예제와 함께 단계별로 친절하게 설명하여 자연스럽게 개념을 익힐 수 있습니다.
  • 백엔드 개발자: 단순히 API를 호출하는 것을 넘어, 프롬프트 템플릿 관리, 대화 이력 관리, 여러 소스로부터 정보 요약 등 복합적인 기능을 구현하고 싶은 개발자에게 적합합니다.
  • 자체 데이터 기반 AI 서비스 구축 희망자: 자체 데이터를 활용해 질의응답, 요약, 분석 등 개인 비서와 같은 애플리케이션을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다.

번역 및 현지화의 완성도

『러닝 랭체인』 한국어판의 가장 큰 장점 중 하나는 완성도 높은 번역과 현지화입니다. 역자는 원서의 코드를 단순히 옮기는 것을 넘어, 코드의 일부가 된 자연어 프롬프트를 한국어로 번역하고, 번역된 프롬프트가 원문처럼 제대로 작동하는지 직접 검증했습니다.

실습 과정에서 원저자들이 위키백과 같은 글로벌 자료를 기반으로 예제를 구성한 덕분에, 한국어 프롬프트로도 원활하게 실습을 진행할 수 있었습니다. 또한, 코드 실행에 필요한 일부 누락된 텍스트나 데이터를 역자가 보충하여 독자들이 책의 내용을 그대로 따라 하는 데 문제가 없도록 세심하게 다듬었습니다.

결론

『러닝 랭체인』은 생성형 AI 애플리케이션 개발의 개념부터 실전까지 모든 것을 담아낸 종합 안내서입니다. 랭체인 프레임워크 창시자의 깊이 있는 설명과 실무적인 예제, 그리고 한국 독자를 위한 세심한 현지화 과정이 더해져, AI 서비스 개발에 도전하는 모든 이에게 든든한 동반자가 될 것입니다. LLM을 활용해 실질적인 가치를 창출하고 싶은 개발자라면 반드시 읽어봐야 할 책입니다.

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