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0~1장은 간단한 LLM 개념, 랭체인의 기본 LLM 사용법에 관한 내용이고 2~3장은 RAG에 관한 내용으로 데이터 인덱싱, 데이터 기반 대화 두 단계로 나눠 설명합니다. RAG에 대해서 면접 질문 같은 걸 받으면 임베딩, 청킹에 대한 질문을 많이 받게 되는데 이러한 부분에 대해 간단하면서도 알기 쉽게 잘 정리해놔서 RAG의 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다.

가장 흥미롭게 느낀 챕터는 이후 나오는 랭그래프를 활용한 에이전트 구축, 배포, 테스트 및 개선 관련 내용들이었다. 작년 초에는 랭체인 관련 개념들도 생소했지만, 랭그래프는 더욱 더 생소한 개념이었습니다. 배포나 테스트는 생각도 못 해보고 rag 챗봇을 어떻게 랭체인으로 잘 구축할 것인가에만 집중하기도 바빴던 것 같은데 <러닝 랭체인>에는 단순히 랭체인 문법(LCEL)만 설명하는 게 아닌 랭체인이 제공하는 도구를 어떻게 잘 활용할 수 있는지에 관한 내용이 많이 담겨있어 유익합니다.