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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
평점 :
출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다
AI 기술이 급속도로 발달하면서, AI를 기반으로 하는 서비스들도 발달하고 더 다양해지고 있다. 우리 주변에 AI를 활용한 서비스가 정말 많은데, 실제로 어떻게 구현하고 어떻게 동작하는지 그 내부가 궁금했었다. 이번에 좋은 기회가 생겨 우리가 실제로 사용하는 AI 서비스 & 에이전트를 어떻게 구현하는지 학습할 수 있는 책을 만나게 되었다. 영진닷컴에서 출간된 ‘랭체인으로 구현하는 AI 서비스 & 에이전트 개발 입문’이라는 책으로, 랭체인이란 기술을 활용하여 우리가 평소에 사용하는 AI 서비스를 만들어보는 것이다.
그렇다면 랭체인이란 무엇인지 책을 읽기 전에 구글에서 검색해봤다. 랭체인이란 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 외부 데이터 소스, API, 데이터베이스 등과 연결해 챗봇, 문서 요약, 데이터 분석 등 복잡한 AI 애플리케이션을 쉽게 개발하도록 돕는 오픈소스 오케스트레이션 프레임워크라고 한다. 랭체인은 LLM의 제한된 기억력과 데이터를 보완하여, 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 서비스 제작을 지원한다고 하니, 보다 최신의 정보를 활용해서 AI가 우리에게 답변을 줄 수 있다는 의미일 것이다. 주요 활용 사례는 개인화된 챗봇이나 문서 요약 및 분석, 데이터 검색 및 추출에 많이 사용된다고 한다.
위의 활용 사례를 자주 사용하고 있기 때문에 나만의 AI 서비스를 만들 수 있겠다는 기대감에 책을 읽었다. 랭체인을 다루기 위해서는 우선 파이썬을 알아야 한다. 챗GPT API를 이용하니 바로 채팅 서비스가 완성되는 것을 확인할 수 있다. 다음 장에서는 2장에서 만든 간단한 채팅 프로그램을 고도화하는 내용을 확인할 수 있다. 4장에서는 만든 채팅 애플리케이션을 배포하는 방법을 익힌다. 5장에서는 실생활에서 유용하게 쓸 수 있는 애플리케이션을 만들어보는데, 웹 사이트 요약 애플리케이션과 유튜브 영상 요약 애플리케이션을 실습해본다. 6장과 7장에서는는 이미지와 PDF를 활용한 애플리케이션을 만들어본다.
7장까지는 AI 서비스에 대한 애플리케이션을 만들어봤다면, 9장부터는 AI 에이전트를 구현하는 법을 익힌다. 구현을 위해 배경 지식(function calling), LangSmith 등을 익히고, 9장부터 본격적으로 인터넷 검색 에이전트, 고객 지원 에이전트, 데이터 분석 에이전트 등을 학습할 수 있다.
이 책에 나와있는 AI 서비스와 에이전트를 구현하는데 있어 약간의 과금이 필요하지만, 학습을 위해서는 그 정도의 지출은 필요하다고 생각한다. 요즘은 AI가 직접 코딩도 해주지만, 개인적인 학습을 위해 직접 코딩해보는 것도 필요할 것 같다. 직접 구현해보면서 AI가 어떻게 동작하고 어떤 원리를 갖고 있는지 조금이나마 이해하게 되었다. AI 서비스나 에이전트에 대해 관심이 많으신 분들은 직접 구현해보는 것을 추천한다.
출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다
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