러닝 랭체인 독서 리뷰

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Note

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

러닝 랭체인 독서 리뷰

이 책의 저자

이 책의 저자인 메이오 오신은 랭체인 라이브러리의 초기 컨트리뷰터이며 누노 캄포스는 창업 소프트엔지니어 입니다. 저자는 이 책을 통해서 독자들이 LLM의 가능성을 경험하고 소프트웨어에 LLM을 도입하길 바라는 목적으로 작성했다고 말합니다.

추천 독자

• LLM을 도입하길 원하는 SW프로그래머

• LangChain에 대해 알고 싶은 개발자

• AI 챗봇과 RAG에 관심이 있고 파이썬 언어에 익숙한 모든 사람

책 소개

책은 랭체인을 이해하기 위해 필요한 프롬트트 기법에서 부터 RAG에 대한 이해를 위한 설명을 제공합니다. 효율적으로 검색을 진행하기 위한 코드 베이스 설명과 어플리케이션으로 배포하기 위한 방법을 제공합니다.

파이썬+ 2장과 3장에서는 RAG를 구현하기 위해서 필요한 임베딩과 검색 방법을 소개합니다. 정보를 저장하기 위해 사용되는 백터 저장소를 효율적으로 사용하고 정보를 올바르게 찾기 위해 쿼리를 작성하는 방법을 설명합니다.

4장과 5장은 랭그래프를 이용해서 사용자와 대화하는 과정에서 얻어지는 정보를 상태로 관리하여 챗봇 어플리케이션의 성능을 높이는 방법을 소개합니다.

5장과 6장에서는 에이전트 LLM을 소개합니다. 에이전트 LLM은 자율적으로 계획을 세우고 도구를 사용하여 작업을 수행합니다.

7장과 8장에서는 멀티 에이전트 아키텍처와 LLM의 성능을 높이기 위한 패턴을 소개합니다

9장과 10장은 LLM 어플리케이션을 배포하고 모니터링하는 방법을 가이드합니다. 경험을 바탕으로 소개되는 다양한 테스트 방법은 실제 운영에 많은 도움이 될 것 같습니다.

11장과 appendix는 LLM어플리케이션을 기획하기 위해 필요한 핵심과 MCP구현을 위한 가이드를 제공합니다.

실용적인 독서법

1장과 11장은 LLM개발을 위한 개념을 위해 처음 읽어 보는 것이 좋을 것 같습니다. 공부하고자하는 목적이 분명하기 때문에 1~3장을 우선 학습 후 간단한 프로젝트를 진행하고 다음으로 넘어 가는 것도 좋을 것 같습니다.

예를 들어 1~3장을 읽고 PDF 문서를 읽고 질문에 답하는 시스템을 구현하며 문서로딩, 임베딩, 벡터저장, 검색, 답변생성의 과정을 연습할 수 있습니다.

LangGraph와 멀티에이전트는 좀 더 전문적이고 다양한 목적의 LLM을 개발하기 위해 필요한 부분을 집중적으로 공부하면 좋을 것 같습니다.

🎯 이 책의 가장 큰 장점

• 체계적인 학습 구조: 기초 개념부터 실무 배포까지 단계별 접근
• 실용적인 예제: PDF 질의응답, 멀티 에이전트 협업 등 실제 업무에 적용 가능한 사례
• LangGraph 심화: 상태 관리와 복잡한 워크플로우 구현 방법의 상세한 설명

이 책은 특히 LLM을 활용한 실무 프로젝트를 시작하려는 개발자들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. 특히 상태 관리, 에이전트 협업, 실운영까지 고려한 완전한 시스템을 구축하고 싶다면 책이 큰 도움이 될 것 같습니다.

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