랭체인으로 구현하는 AI 서비스 & 에이전트 개발 입문

랭체인으로 구현하는 AI 서비스 & 에이전트 개발 입문 - LLM API, RAG, 자율형 에이전트 구현과 배포까지
ML_Bear 지음, 손민규 옮김, 장하렴 감수 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 4월

본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

2022년 11월  openAI의 챗GPT가 상용서비스를 시작한후  구글의 제미나이, 엔트로피의 클로드 등의 대형 LLM서비스가 본격화되었습니다. 이 LLM서비스들은 외부에서  기능을 하용할 수있는 API를 통해 활용할 수있게 했습니다. 그러면 다른 앱에서 LLM을 활용해서 다양한 서비스가 가능해집니다. <랭체인으로 구현하는 AI서비스 &에이전트 개발입문>은 챗GPT에서 API를 뽑아서 AI챗봇을 만들고 Streamlit Cloud를 통해  서비스를 배포하는 방법들을 학습할 수있습니다. 이미지인식앱, pdf기반 질의응답 앱 등을 LangChain라이브러리로 쉽게  개발할 수있게 설명하게 학습해줍니다.  LangChain이나 Streamlit이 없다면  파이썬으로 엉청나게 오랜동안 개발을 해야 하는것이지만  이러한 에이전트를 통해 빠르게  앱개발을 할수가 있게 되었습니다. 

저자는 ML_Bear  프리랜서 머신러닝 엔지니어십니다. 도쿄대 대학원에서 항공우주공학을 전공하셨고   기업에서  디지털 마케팅과 데이터 사이언스을 경험했고  머신러닝 엔지니어로까지 커리어 전환을 하신 분이십니다. 컴퓨터 서적은 역자도 중요하죠.  역자는 손민규 삼성전자에서 데이터분석과 알고리즘 개발을 하시는 분이십니다. 딱 정확한 전공자가 번역을 하셔서 더욱 수월한 이해를 할수가 있습니다. 

AI챗봇하면 어렵죠. 3년전만해도 아무나 만들수있는 프로그램이 아니었습니다. 지금은 챗GPT, LangChain, Streamlit만 있으면 챗GPT의 API를 LangChain이 호출하고 Streamlit이 화면을 꾸면서 Streamlit Cloud를 이용해서 배포하면  많은 사람들이 사용할 수있게 됩니다. 챗GPT를 기본 LLM으로 사용을 하지만  LLM 서비스 전환도 해볼 수있게 학습합니다. 처음에는 ChatGPT였으나  요즘은 제미나이를 거쳐 클로드가 인기가 좋습니다. 다만 API호출할때 토큰비용이 다양함으로 이는 확실히 확인하고 서비스하지 않으면 큰 돈을 물어낼수도 있습니다. ㅠㅠ 

저자는 좋은 프롬프트를 말하면서 매우 긴 프롬프트를 제시했는데 이것이 제대로 작동을 하는 것이 놀랍지만  얼마나 LLM이 뛰어난건지도 알수가 있습니다.  그리고 개인적으로 이미지인식에 관심이 많은데, 아직까지는 전문적인 인식  영상판독, 공간파악 인식은 아직 미숙하다고 합니다. 그외에 이미지인식으로 좋은 서비스를 할수있는 기반은 만들었다는 생각이 듭니다. 다만 RAG개념이 조금만 다뤄서 아쉬움이 있었습니다.  여기까지학습하면  AI에이전트를 구축하는 작업을 합니다. 여기에는 Fusion Calling함수와 LangChain의 기능을 사용해서 구축합니다. 여기에  동작 시각화도구인 LangSmith를 사용하는데  LangChain요금제의 무료로도 충분하다고 합니다. 이건 좋습니다. 이런 방식으로 인터넷 검색 에이전트, 고객지원 에이전트,데이터 분석 에이전트 등 까지 만들수있는 수준을 제공합니다. 

이 한권의 책으로  챗GPT와 Streamlit 그리고 RangChain을 설치한후  AI챗봇, 애플리케이션개발,  마지막으로 AI에이전트로, PDF질의응답서비스, 인터넷검색, 고객지원, 데이터분석 등을 해볼수있고 완성했을때 성취까지 맞볼 수있습니다. 그리고 이들을 수정하면 서비스까지 가능은 합니다. 물론 API를 사용하는 것은 사용할때마다 토큰이 들아가서 비용이 발생하기에  로그인을 통한 과금이나  최소한 광고까지 배포시 설치하는 작업은 따로 공부를 해야 할겁니다.  이를 바이브코딩으로 연결해서 사용도 가능합니다.  이제 아이디어를 사용자에게 배포할 기초는 마련된 듯합니다.