[독서-1387] RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드 - LLM 기초부터 모델 API, 벡터 DB, 임베딩, AI Agent까지
윤성재 지음 / 루비페이퍼 / 2024년 10월

"RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드"는 대규모 언어 모델(LLM)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 개념부터 실무 구현까지를 체계적으로 다룬다. AI와 RAG에 입문하거나 관련 기술을 실제로 적용해 보고자 하는 이들에게 유용하다. 기술적 배경부터 실질적인 구현까지 체계적으로 다루고 있어, 입문자와 실무자 모두에게 유익한 내용을 담고 있다.

이론과 실습을 적절히 결합해 RAG와 LangChain의 활용법을 체계적으로 배울 수 있다. 개념을 이해하는 동시에 실질적으로 기술을 적용할 수 있다. LLM과 NLP 기술의 발전 과정을 차근차근 설명하며, 자연어 처리의 기초부터 최신 트렌드까지 쉽게 이해할 수 있도록 안내한다. LLM이 어떻게 현재의 위치에 이르렀는지 맥락을 파악할 수 있다.

이 책의 핵심은 LangChain 프레임워크를 기반으로 한 실전 학습이다. LangChain의 주요 기능과 구성 요소를 단계적으로 설명하며, LLM API 호출, 프롬프트 템플릿 작성, 스트리밍 구현 등의 내용을 다룬다. 각 단계는 실습 코드를 포함하고 있어, 독자들이 실제로 따라 하며 기술을 체득할 수 있다.

RAG 시스템의 개념과 원리 또한 명확하게 다룬다. LLM의 한계로 지적되는 환각 현상과 컨텍스트 윈도우 문제를 극복하기 위한 대안으로서 RAG의 필요성과 효과를 체계적으로 설명하며, 파인튜닝과의 차이를 비교해 독자들에게 명확한 이해를 제공한다. 책의 마지막 부분에서는 Streamlit을 활용해 RAG 기반 챗봇을 구축하고 배포하는 과정을 다룬다. 기본적인 챗봇 구현부터 고급 기능 추가, 그리고 실제 서비스 배포까지 전 과정을 안내하며, 실제 프로젝트를 완성하는 성취감을 느낄 수 있도록 구성되어 있다.

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