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러닝 랭체인 - 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처 | MCP 개념부터 서버 구축 및 활용법 특별 수록
메이오 오신.누노 캄포스 지음, 강민혁 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 5월
평점 :
"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."
안녕하세요! AI 엔지니어링을 공부하는 하루입니다.
요즘 IT 업계에서 가장 핫한 키워드를 꼽자면 단연 LLM(거대언어모델)과 랭체인(LangChain)이에요.
챗GPT가 등장한 이후, 수많은 사람들이 AI의 가능성에 열광했습니다. 하지만 막상 이것을 이용해 '나만의 서비스'를 만들려고 하면 곧바로 벽에 부딪히게 됩니다.
"API를 호출해서 답변을 받는 건 알겠는데, 그 다음은?"
"AI가 내 컴퓨터에 있는 파일을 읽게 하려면?"
"AI가 스스로 인터넷 검색도 하고 계산도 하게 하려면?"
이런 고민을 하고 계신 분들에게 어떤 공부가 필요할지 인공지능에게 물어보면 꼭 나오는 단어가 바로 랭체인입니다.
이제 랭체인은 선택이 아닌 필수입니다. 그리고 그 랭체인을 가장 체계적으로 배울 수 있는 책, 한빛미디어의 <러닝 랭체인(Learning LangChain)>을 소개합니다.
이 서평에서는 단순히 책을 요약하는 것을 넘어, 도대체 랭체인이 무엇이고, 왜 이 책을 통해 배워야 하는지를 중점적으로 이야기해보려 합니다.
랭체인(LangChain), 도대체 무엇인가요?
요리사에게 최고급 식재료(LLM)가 있다고 가정해 봅시다. 식재료가 아무리 좋아도 도마, 칼, 냄비 같은 조리 도구가 없고, 재료를 다듬고 볶는 레시피가 없다면 훌륭한 요리(애플리케이션)를 만들 수 없습니다.
랭체인(LangChain)은 바로 이 '조리 도구 세트'이자 '표준 레시피'입니다.
LLM(식재료): GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 같은 언어 모델
LangChain(조리 도구): LLM과 다른 기능(검색, 계산기, 데이터베이스 등)을 사슬(Chain)처럼 연결해주는 프레임워크
랭체인을 사용하면 단순히 텍스트를 생성하는 AI를 넘어, "외부 데이터를 찾아보고(Retrieval), 기억하고(Memory), 스스로 판단하여 행동하는(Agent)" 지능형 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
왜 많은 책 중에서 한빛미디어의 '러닝 랭체인'일까요?
인터넷에는 이미 수많은 랭체인 튜토리얼이 있습니다. 하지만 기술 블로그나 유튜브 영상들은 단편적인 기능 구현에 치중하는 경우가 많습니다. "코드를 복사해서 붙여넣으니 되더라" 수준을 넘어서려면, 프레임워크의 철학과 전체적인 구조(Architecture)를 이해해야 합니다.
이 책은 그 지점에서 탁월합니다.
1. 파편화된 지식을 하나로 만들어줍니다
랭체인은 업데이트 속도가 매우 빨라서 어제 배운 코드가 오늘 작동하지 않을 수도 있기에 이 책은 빠르게 변하는 문법보다는 변하지 않는 핵심 개념에 집중합니다.
왜 프롬프트 템플릿이 필요한가?
왜 체인(Chain) 구조를 사용해야 하는가?
이러한 'Why'를 해결해주기 때문에, 나중에 문법이 바뀌더라도 쉽게 적응할 수 있는 기초 체력을 길러줍니다.
2. 파이썬(Python) 개발자를 위한 최적의 가이드
이 책은 AI 생태계의 공용어인 파이썬을 기반으로 쓰였습니다.
데이터 분석이나 머신러닝을 공부하셨던 분들이라면 익숙한 문법으로 자연스럽게 랭체인의 세계로 진입할 수 있고,
복잡한 이론보다는 실습 가능한 코드를 통해 개념을 증명하는 방식이라 '손으로 익히는' 공부를 선호하는 분들에게 안성맞춤입니다.
이 책에서 주목해야 할 3가지 핵심 기술
책을 읽으며 꼭 챙겨가야 할 랭체인의 필수를 챕터별로 정리했습니다.
(1) RAG: AI에게 '컨닝 페이퍼' 쥐여주기 (Chapter 2 & 3)
LLM은 학습하지 않은 최신 정보나 회사 내부 문서는 모릅니다.
이때 사용하는 기술이 RAG(검색 증강 생성)입니다.
이 책의 Chapter 2와 3에서는 문서를 AI가 이해하기 좋게 자르고(Chunking), 숫자로 변환하여 저장한 뒤(Embedding),
질문과 가장 관련된 내용을 찾아내는(Retrieval) 전 과정을 상세히 다룹니다.
단순히 문서를 넣는 것을 넘어, 어떻게 해야 더 정확한 문서를 찾아낼 수 있을까?에 대한 엔지니어링적 고민을 해결해줍니다.
(2) 에이전트(Agent): 스스로 생각하고 행동하는 AI (Chapter 6)
이 책의 메인은 단연 Chapter 6의 에이전트 파트입니다.
일반적인 챗봇은 정해진 답변만 하지만, 에이전트는 목표를 달성하기 위해 어떤 도구를 어떤 순서로 쓸지 스스로 결정합니다.
예를 들어 사용자가 "오늘 서울 날씨 검색해서 친구에게 이메일로 보내줘."
에이전트: (1. 검색 도구 실행 -> 2. 날씨 정보 요약 -> 3. 이메일 전송 도구 실행)
이 책은 ReAct 패턴을 통해 AI가 사고(Thought)하고 행동(Action)하며 관찰(Observation)하는 루프를 어떻게 구현하는지 코드 레벨에서 명쾌하게 설명합니다.
(3) 평가와 모니터링: 장난감이 아닌 '제품'으로 (Chapter 10)
데모를 만드는 것과 실제 사용자가 쓰는 제품을 만드는 건 다릅니다.
AI가 엉뚱한 소리(환각)를 하지는 않는지, 답변 속도는 적절한지 어떻게 알 수 있을까요?
Chapter 10에서는 LangSmith 등을 활용해 AI의 답변 품질을 평가하고, 로그를 추적(Tracing)하여 디버깅하는 방법을 다룹니다.
이는 실제 서비스를 운영하려는 개발자에게 너무 중요한 내용입니다.
이렇게 한 달 동안 랭체인 책을 읽고 공부해봤는데요.
LLM 애플리케이션 개발을 시작하려는데 어디서부터 손대야 할지 고민되시는 분들이 많을 텐데요.
아직 정해진 방법론이 없는 새로운 분야이기 때문입니다.
<러닝 랭체인>이 여러분의 공부에 큰 도움이 될 거라고 생각해요.
이 책은 단순히 랭체인 사용법을 알려주는 책이 아닙니다.
LLM이라는 거대한 지능을 어떻게 소프트웨어 아키텍처 안에서 우리가 원하는 대로 제어할 것인가에 대한 답을 찾는 과정입니다.
파이썬을 다룰 줄 알고, 이제는 단순한 데이터 분석을 넘어 AI 서비스를 만들어보고 싶은 분들께 이 책을 추천합니다.
랭체인이라는 강력한 무기를 장착하고, 상상만 했던 아이디어를 현실로 구현해보세요.
여러분의 코딩 여정에 이 책이 확실한 '치트키'가 되어줄 것입니다.