한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

1. 이 책을 선택한 동기

일전에 GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발을 읽어봤지만, OpenAI API에만 의존해야 한다는 제약과 실제 구현하기에는 깊이 있는 지식이 부족하다는 걸 느꼈어요.

그러던 중 랭체인이라는 프레임워크를 알게 되었습니다. LLM을 단순히 API로 호출하는 차원을 넘어서, 복잡한 워크플로우를 구성하고 다양한 LLM 모델을 조합해서 사용할 수 있다는 점이 매력적이었어요. 

더욱이 실제 운영 환경에서 돌아가는 LLM 애플리케이션을 만들려면 단순한 질의응답 기능을 넘어서, RAG(검색 증강 생성)나 에이전트 같은 고급 개념들을 이해해야 한다는 걸 깨달았어요. 이론만 아는 게 아니라 실제로 구현할 수 있는 실력을 기르고 싶어서 러닝 랭체인을 읽기 시작했습니다.

2. 어떤 책인지

러닝 랭체인은 단순한 랭체인 매뉴얼이 아니었어요. LLM을 활용한 실용적인 애플리케이션 개발의 전체 여정을 다루는 종합 가이드였습니다. 책은 크게 세 부분으로 나뉩니다.

첫 번째는 LLM과 랭체인의 기초 개념 설명입니다. AI나 머신러닝 배경지식이 없어도 이해할 수 있도록 트랜스포머 아키텍처부터 프롬프트 엔지니어링까지 친절하게 설명해줘요. 

두 번째는 랭체인의 핵심 기능들을 하나씩 파헤치는 부분입니다. 체인, 메모리, 에이전트, RAG 시스템 구축 방법을 실습 위주로 다룹니다. 

마지막은 랭그래프를 활용한 고급 워크플로우 설계인데, 이 부분이 특히 인상적이었어요.

가장 큰 특징은 Python과 JavaScript 두 언어로 모든 예제를 제공한다는 점입니다. JavaScript가 주력인 저에게는 특히 좋았던 점입니다. 또한 단순한 코드 나열이 아니라, 복잡한 설계적인 부분은 시각적 다이어그램으로 설명해서 복잡한 AI 개념들을 직관적으로 이해할 수 있게 도와줍니다.

3. 특히 인상적이었던 점

가장 인상깊었던 건 랭체인의 `체인` 개념을 설명하는 방식이었어요. 처음에는 단순히 여러 LLM 호출을 연결하는 정도로만 이해했는데, 책을 읽으면서 이게 얼마나 강력한 패러다임인지 깨달았습니다.

예를 들어, 사용자 질문을 받아서 → 관련 문서를 검색하고 → 검색 결과를 요약한 뒤 → 최종 답변을 생성하는 과정을 하나의 체인으로 구성할 수 있어요. 이 과정에서 각 단계마다 다른 프롬프트와 모델을 사용할 수 있고, 중간 결과를 메모리에 저장해서 다음 단계에 활용할 수도 있습니다.

이걸 보면서 React의 컴포넌트 합성 개념과 매우 유사하다는 걸 느꼈어요. 작은 기능들을 조합해서 복잡한 애플리케이션을 만드는 방식에서 닮은 점이 느껴졌습니다. 특히 LCEL(LangChain Expression Language) 문법을 보면서는 함수형 프로그래밍의 파이프라인 연산자와 비슷하다는 생각이 들었습니다.

또 하나 인상적이었던 건 RAG 시스템 구축 과정을 단계별로 상세히 설명한 부분이에요. 벡터 저장소, 임베딩, 문서 분할, 유사도 검색 같은 개념들이 처음에는 추상적으로 느껴졌는데, 실제 구현 예제를 따라하면서 '아, 이렇게 동작하는구나!'라는 순간이 여러 번 있었어요.

4. 덕분에 무엇을 배웠는가

첫째, 프롬프트 엔지니어링의 실제 적용법이에요. 단순히 "좋은 프롬프트를 작성하라"는 추상적인 조언이 아니라, Few-shot 프롬프트, Chain-of-Thought, 역할 기반 프롬프트 등 구체적인 기법들을 실습할 수 있었습니다.

둘째, RAG 시스템 구축을 통해 벡터 데이터베이스의 작동 원리를 이해했어요. 문서를 어떻게 임베딩으로 변환하고, 유사도 검색을 통해 관련 정보를 찾아내는지, 그리고 이를 LLM의 컨텍스트로 활용하는 전체 파이프라인을 손으로 구현해볼 수 있었습니다.

셋째, 랭그래프를 통한 상태 기반 대화 시스템 구축법을 익혔어요. 단순한 일회성 질답이 아니라, 이전 대화 내용을 기억하고 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있는 에이전트를 만드는 방법을 배웠습니다.

마지막으로, LLM 애플리케이션의 성능 최적화와 비용 관리에 대한 실용적인 지식도 얻었어요. 토큰 사용량 최적화, 캐싱 전략, 스트리밍 응답 등 실제 운영 환경에서 고려해야 할 요소들을 알 수 있었습니다.

5. 좋았던 점

5.1 Python과 JavaScript 예제 동시 제공의 장점

모든 예제를 `Python`과 `JavaScript` 두 버전으로 제공한다는 점이에요. JavaScript가 주력 언어인 저에게는 정말 큰 도움이 되었습니다. 기본적으로는 JS 코드를 따라했지만, Python 코드도 함께 보면서 두 언어 간의 문법적 차이점을 자연스럽게 학습할 수 있었어요.

특히 비동기 처리 방식의 차이가 흥미로웠습니다. JavaScript의 async/await와 Python의 asyncio가 어떻게 다르게 구현되는지, Promise와 Coroutine의 차이점 등을 코드로 직접 비교해볼 수 있었거든요. 한 번에 두 언어의 지식을 얻는 효과가 있었습니다.

5.2 체계적인 기초 지식 제공

0장에서 LLM 기초 지식을 충실히 다룬 점도 좋았어요. 트랜스포머 아키텍처, 어텐션 메커니즘, 토큰화, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝 등 AI 배경지식이 전혀 없어도 이후 랭체인 학습에 필요한 필수 개념들을 빠르게 습득할 수 있도록 구성되어 있었습니다.

특히 각 개념을 설명할 때 단순한 정의가 아니라, 실제 사용 사례와 함께 설명해주는 점이 인상적이었어요. 예를 들어 Few-shot 프롬프트를 설명할 때도 "몇 개의 예시를 제공하는 것"이라는 추상적 설명에 그치지 않고, 실제로 어떤 상황에서 효과적인지, 어떻게 예시를 구성해야 하는지까지 구체적으로 알려줬습니다.

5.3 시각적 이해를 돕는 다이어그램

복잡한 AI 개념들을 다이어그램으로 시각화해서 설명한 점도 큰 장점이었어요. 특히 RAG 파이프라인을 설명할 때 문서 입력부터 최종 응답 생성까지의 전체 과정을 플로우차트로 보여준 건 정말 도움이 되었습니다. 벡터 저장소의 작동 원리도 단순히 "유사도 검색을 한다"는 설명보다는, 실제로 문서가 어떻게 벡터로 변환되고, 쿼리 벡터와 어떻게 비교되는지를 그림으로 보여줘서 직관적으로 이해할 수 있었어요.

6. 아쉬운 점

6.1 LLM 애플리케이션 a to z 개발 내용 부재

가장 아쉬웠던 점은 처음부터 끝까지 하나의 완성된 LLM 애플리케이션을 개발하는 내용이 없었다는 점입니다. 각 장마다 해당 개념을 설명하는 예제는 충실하지만, 실제로 배포 가능한 수준의 애플리케이션을 단계별로 구축해보는 경험은 제공되지 않았습니다.

예를 들어, "문서 기반 Q&A 시스템 만들기" 같은 프로젝트를 통해 요구사항 분석부터 시작해서 데이터 준비, RAG 시스템 구축, UI 개발, 배포, 모니터링까지 전체 개발 사이클을 경험해볼 수 있었다면 더 좋았을 것 같아요.

6.2 최신 모델 반영 할 수 없는 한계

책이 출간된 시점(2025년 5월 14일)이 얼마 되지 않았음에도 벌써 각 LLM 모델의 업그레이드 버전이 많이 나와버렸죠. 책의 예제에서는 `gpt-3.5-turbo-instruct`를 사용하지만, 예를 들어 GPT-4o, Claude 4 같은 새로운 모델들이나, 최신 랭체인 버전의 변경사항들이 반영되지 않은 점은 어쩔 수 없는 한계인 것 같습니다. 

다만 어떤 모델을 선택하느냐는 “랭체인을 통해 LLM을 구현한다”는 점을 익히는 과정에서는 크게 영향을 끼치지는 않기 때문에 학습에 지장이 생기지는 않습니다.

7. 이 책을 읽은 덕분에 기대되는 변화

1. 당장 시도해보고 싶은 프로젝트들이 생겼어요. 예를 들어, 회사에서 사용할 수 있는 내부 문서 검색 시스템입니다. 개발팀에서 누적된 기술 문서, 회의록, 가이드 등을 RAG 시스템으로 구축해서 자연어로 검색할 수 있게 만들어보고 싶어요.

2. 랭체인을 통해 배운 개념들이 다른 개발 영역에도 도움이 될 것 같아요. 특히 파이프라인 설계, 상태 관리, 비동기 처리 등의 개념은 일반적인 웹 애플리케이션 개발에도 적용할 수 있을 것 같습니다.

3. 또한 AI 기술의 발전 속도를 고려하면, 지금 배운 기초가 앞으로 더 고급 기술을 학습할 때 탄탄한 토대가 될 거라고 생각해요. 랭체인 생태계 자체도 계속 발전하고 있으니, 이 책으로 기초를 다진 상태에서 새로운 기능들을 추가로 학습해나갈 수 있을 것 같습니다.

앞으로는 AI 도구를 단순히 사용하는 차원을 넘어서, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 맞춤형 솔루션을 만들 수 있을 것 같아요.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

AI 기술의 발전 속도는 따라가기 벅찰 정도로 빠른데, 말 그대로 LLM 춘추전국시대다. 나 또한 ChatGPT Pro로 첫 과금을 시작해서 Claude Sonnet 3.7 발표를 기점으로 Claude Pro를 적극적으로 활용하기 시작했다. LLM도 특화된 모델이 중요한 게 나뿐만 아니라 많은 개발자가 코드 생성에 좋은 성능을 보인다는 소식을 듣고 이 무렵 Claude로 많이 갈아탔던 걸로 기억한다. 그 이후 Cursor와 Windsurf처럼 에이전트가 내장된 IDE를 사용하면서 과금을 이쪽에서 하기 시작했고, Gemini 2.5 Pro 모델에 대한 호기심과 개발 외적으로도 NotebookLM를 활용해 보고 싶은 마음에 현재는 Google AI Pro를 사용 중이다. 결론적으로 지금은 Windsurf Pro와 Gemini 2.5 Pro를 주로 사용하는 편이다. 이 글을 쓰고 있는 이번 주에 Gemini CLI가 오픈소스로 공개되면서 이 또한 활용해 보고 있는데, Gemini 2.5 Pro를 분당 60회 요청과 일일 1000회 요청이 가능하기에 사실상 개인 사용자라면 무료로도 무리 없이 이용할 수 있는 셈이다. 과금을 갈아타는 이 모든 과정이 꽤 오래된 것처럼 느껴지지만, 불과 1년 사이에 일어난 일이다. 더 나은 모델, 더 합리적인 요금제, 더 사용자와 밀접한 서비스를 내세우며 경쟁하는 지금, 흔한 말이지만 인터넷과 모바일 혁명을 잇는 AI 혁명의 시대가 아닌가 싶다. 이런 발전 속도 덕분에 고작 1~2년 뒤조차 예측하기가 어렵다.

이런 급변하는 환경 속에서 랭체인이 관심을 갖게 된 건 단순히 LLM을 만들고 싶었던 게 아니라 좀 더 이해하고 싶어서였다. 빠르게 발전하고 변화하는 AI 트렌드를 온전히 하나하나 체득하기엔 한계가 있으니 프레임워크를 통해 구현해 본다면, 혹은 구현의 과정을 이해한다면 좀 더 LLM 자체를 깊이 있게 이해하는 데에 도움이 될 것 같다는 생각이었다.

물론 만만한 책이 아니었다. 그런데도 이 책을 꾸준히 따라 읽어갈 수 있었던 건, 2개의 챕터를 할애해 기초 AI 지식과 랭체인 내에서의 기본 LLM 사용법을 안내하고 있기 때문이었다. 물론 400페이지 남짓한 분량에서 모든 내용을 다 늘어놓을 순 없지만, 부족한 정보는 공식 문서나 다른 아티클을 통해 보충하더라도 일단 기본적인 틀을 잡고 학습의 진입장벽을 넘는 데에 도움이 되었다. 게다가 모든 코드 설명을 Python과 더불어 JavaScript로도 동시에 제공하여 JavaScript에 익숙한 사람이라도 코드의 흐름을 이해하기 용이하다.

이 책은 LLM의 핵심 구성 요소인 토크나이저(Tokenizer)에 대한 설명을 시작으로, LLM 작동 방식에 대한 이해를 돕는다. GPT-3.5의 토크나이저가 공백 문자를 _로 표현하고 자주 사용되는 단어를 하나의 토큰으로 인코딩하는 반면, 덜 흔하거나 영어가 아닌 단어는 여러 개의 토큰으로 인코딩한다는 점은 토큰화의 효율성과 문맥 이해의 중요성을 먼저 보여주고 있다.

또한, 기본적인 LLM이 다음 단어나 누락 단어의 예측을 기반으로 하기 때문에 ‘The capital of England’와 같은 문장에는 응답할 수 있지만, ‘What is the capital of England?’와 같은 질문에는 명확한 응답을 얻기 어렵다. ‘The capical of England is London’이라는 문장은 수없이 학습해서 다음 단어를 예측할 수 있지만, 질문-답변 패턴은 학습되지 않았기 때문이다. 이는 LLM의 기본적인 한계 요인과 함께 파인튜닝(Fine-tuning)의 필요성을 강조한다. 현재 사용하는 많은 모델이 막대한 시간과 비용을 투자하여 고도화되었음을 알 수 있는 대목이었다.

이후 프롬프트(Prompt)에 대한 다양한 전략을 소개하는데, 이제는 꽤 여러 매체에서 소개되어 다소 익숙한 제로샷(Zero-shot) 프롬프트, 퓨샷(Few-shot) 프롬프트, 그리고 사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT)와 같은 기법들을 통해 LLM의 추론 능력을 향상시키는 방식에 관해 이야기한다.

책에서 비중 있게 다루는 내용 중 하나는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 시스템인데, RAG는 LLM이 사전에 학습하지 않은 최신 정보나 비공개 문서에 기반하여 답변을 생성하도록 돕는 기술이다. RAG를 구현하기 위한 인덱싱(Indexing) 과정은 특히 흥미로웠다. PDF 파일과 같은 원본 문서를 텍스트로 변환하고, 이를 청크(Chunk)로 분할한 다음, 최종적으로 숫자로 변환하여 벡터 저장소(Vector Store)에 저장하는 일련의 과정이 상세하게 담겨 있다.

파싱하는 과정은 어느 정도 예상과 비슷했지만, 제한된 청크 단위로 분할할 때 맥락 유지를 위해 200자 중복 구간을 두는 방식은 실용적이고 흥미로웠다. 텍스트 분할 후에는 임베딩(Embedding) 모델에 맞게 텍스트를 긴 숫자 시퀀스로 표현하는데, 이는 숫자가 가진 유연성 덕분에 의미론적 유사성 기반의 벡터 탐색이나 고차원 공간에서의 유사도 측정에 용이하기 때문이라는 점도 와닿는 지점이었다. 물론 이 과정만으론 검색 결과의 일관성이 떨어지기 때문에 MultiVectorRetriever, RAPTOR, ColBERT를 통해 최적화를 진행한다.

일반적으로 RAG 시스템은 사용자의 질의를 임베딩하고 데이터 소스에서 유사 문서를 찾아낸 후, 이를 프롬프트 맥락에 활용하여 최종 프롬프트를 구성하는 과정을 거친다. 이를 통해 기업의 비공개 문서나 개인 정보와 같은 특정 데이터에 기반한 더욱 정확하고 명확한 답변을 얻을 수 있다는 점을 이해하는 데에 필요한 과정임을 알 수 있는 대목이다. 특히 책에서 언급된 재작성-검색-읽기(Rewrite-Retrieve-Read) 전략은 사용자 입력 쿼리의 품질이 좋지 않을 경우 LLM에 쿼리 재작성을 요청하여 검색 성능을 향상시키는 기법으로, 비록 호출이 두 번 연속으로 발생하여 추가적인 지연이 있을 수 있지만 질의의 모호성으로 인한 검색 실패를 줄일 수 있다는 점에서 매우 유용하다고 생각했다. 결국 이 또한 개발에서 함수를 짜듯 여러 가지 로직을 적용해 보고 시도해 보는 과정처럼 느껴졌고, 지금도 많은 시도를 통해 더 최적화된 새로운 전략들이 얻어지고 있지 않을까 생각할 수 있는 대목이었다.

이후 챕터에서 언급된 내용은 최신 컨텍스트를 저장하는 방법이었다. LLM은 기본적으로는 무상태(상태를 저장하지 않음)로 상호작용하기 때문에 이전의 프롬프트나 응답 내용을 전혀 기억하지 못한다. 당연히 모델과 함께 프롬프트, 출력 파서를 함께 저장해서 사용하면 좋겠지만 모든 걸 저장하면 메모리 관리에 이슈가 생긴다. 얼마 전 개발자 모임에서 컨텍스트 저장에 대해 들었던 내용은 청크 분할 및 별도 저장과 같은 과정을 거쳤던 것으로 기억하는데, 랭체인에서는 랭그래프라는 오픈소스 라이브러리를 통해 다중 액터, 다단계, 상태 저장 인지 아키텍처 구조를 쉽게 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 효율적으로 이전 대화 기록을 관리하고 LLM이 '기억'하도록 만든다. 이는 챗봇과 같은 대화형 애플리케이션 개발에 있어 필수적인 기능이라고 볼 수 있다.

이 책은 랭체인과 랭그래프를 활용한 LLM 애플리케이션 개발의 전 과정을 체계적으로 안내하는 실용 가이드에 가깝다. 단순히 기술의 사용법을 넘어, 그 배경과 원리, 그리고 실제 서비스 개발에 필요한 설계 관점과 운영 노하우까지 폭넓게 다루고 있다. 특히 RAG 시스템 구현, 에이전트 아키텍처 설계뿐만 아니라 LLM의 성능을 높이는 패턴, 실질적인 배포와 테스트 등 현재 AI 애플리케이션 개발의 트렌드를 담고 있다고 느꼈다. 책의 기획과 집필 과정에서도 새로운 기술이 끊임없이 등장하는 시대인 만큼, 부록을 통해 MCP(Model Context Protocol) 서버 구축과 활용 또한 간략하게 다루고 있는데, 그게 이 책이 트렌드를 담고자 노력한다는 뉘앙스를 느끼기에 충분했다. 한 권의 책으로 모든 심화적인 내용을 담을 순 없지만, 빠르게 변화하는 LLM 생태계 속에서 어느 정도의 개괄적인 그림을 그리는 데에 유용한 미니맵 역할을 해줄 수 있지 않을까 싶다.

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

AI시대에 맞춰 생성형 ai를 지탱하는 랭체인이 무엇이고 어떻게 응용할 수 있을지 고민할 수 있던 책입니다.
개념적인 설명이 잘 되어있고, 예제 또한 충분하여 어렵지 않게 따라할 수 있을거 같습니다.

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”

 AI, 난리다. 전 세계가 난리고, 한국도 난리고, 주변에서도 난리고, 회사에서도 은근 난리다. 이제 공부하는 걸 더 이상 늦출 수 없다. 친구네 회사는 사내 업무 시스템으로 활용할 거라고 팀까지 꾸렸다. 다른 친구는 아예 AI 솔루션을 만들어 공개까지 했다. 수년 전에는 머신 러닝이 난리더니, 이제는 한걸음 더 나아가, AI가 난리다. 매년 가을쯤에 대전 사이언스 페스티벌을 간다. 애들이 초등학교 다닐 때 애엄마가 이런 게 있더라하고 알려줘서 다니기 시작했는데, 한 3년 전쯤인가, 주체가 AI였고, 이미 학교에서 활용하고 있다며, 고등학교, 대학교 선생, 교수 할 것 없이 나와서 사례 발표를 했더랬다. 우와우와 했지만, 스크립트를 작성하는 게 생소하기도 했고, 저게 되나 싶기도 했고, 뭔가 진입장벽이 높아 보였더랬다.

 지금은? 개인적으로는 비슷한 느낌이다. 더 많은 솔루션이 나왔고, 더 고가를 요구하는 것도 나왔고, 성능이 좋다느니, 품질이 좋다느니, 몇몇 분야는 특화된 것들도 나온다 그러고. 코드를 생성하는 수준이 많이 올라가서, 대기업이나 글로벌 기업에서는 인력 감축까지 했거나, 할 거라고, 뉴스에도 나오고, 곡소리도 들려오고 뭐 그랬다.

 막연히 거부하는 건 아닌 것 같았다. 언젠가 해야 한다고는 생각했다. 그래서 기회가 왔을 때 이 책을 봤다. 사실 MCP를 친구 통해 듣게 되어서, 우리도 이런 거 해야 하는 거 아닌가 싶어 사전조사할 겸 찾아보다가 발견한 책이다. 이런 류 말고도 다양한 AI책이 나오고 있었는데도 말이다.

 우선 내 선입견을 나열해보자. 어렵다? 코드 품질이 좀 그렇다? 업무에 도움이 될 것 같긴 한데, 얼마나 도움이 될지 막연하다? 얘한테 시키느니 내가 짜고 말지?

 잔뜩 벼르며 책을 읽어나가기 시작했다.

 역시, 0장은 어렵다. 생소한 전문용어 폭격이 시작됐다. 어떤 책이든, 배경지식이 충분하지 않으면 항상 첫 장이 제일 어렵다. 그래서 한 장 한 장 넘기는 게 무척 힘들었다. 친해지려고 애쓰면서 읽어나간다.

 1장은 LLM 사용하기 위한 기초 지식의 전달과 사용법을 알려준다. 오케이, 이렇게 하는 거구나.

 2장은 RAG, 데이터 인덱싱 하기. 오, 뭔가 따라하기 쉽게 코드가 작성돼 있다. 흠, 이렇게 하면 되는군.

 3장은 RAG, 데이터 기반 대화. AI하고 대화하기라니... 직장동료가 AI랑 대화하면서 논다는 게 이해가 된다.

 4장부터는 대화하면서 놀기 위한 준비를 어떻게 해야 하는지 알려주기 시작한다. 랭그래프, 대화 목록이구나.

 5장 인지 아키텍처, 슬슬 인공지능이라는 느낌이 오기 시작했다.

 6장과 7장, 에이전트 아키텍처. 그냥 분신술? 롤플레잉? 그런 인상을 받았다.

 8장, 개발자라면 항상 염두에 둘 수 밖에 없는 성능 이슈. 뭐 개발자가 아니더라도, 답을 늦게 받는 게 좋을 리 없다.

 9장, 10장, 아, 유료 서비스 통해서 배포해서 사용하고 활용하는 내용이다. 개발자라면 자체 구축을 해보는 것도... 싶지만 이미 잘 된 서비스를 경험하는 것도 많은 도움을 받을 수 있겠다 싶다.

 11장, 내가 하고 싶은 게 어떤 건지 저 안에 있는 걸까 고민이 좀 되었다. 단순(?)한 챗 기능은 아닌 것 같고, 결국 보조 개발자 역할을 맡기고 싶은 게 아닐까 싶은데.

 부록 A. MCP 서버 구축/활용, 이게 사실상 내가 이해하고 공부해보고 싶었던 분야. 아마도 앞에 나온 내용들을 보지 않았다면 어리둥절 했을 것 같다.

 책 내용은 그렇게 어렵진 않다. 사실 책 내용의 절반은 랭체인을 이용해 구현한 코드다. 그러니 설명을 보고 코드 읽기를 시전해보면 이해할 수 있다. 다만, 양에 조금 눌려서 빠르게 읽기는 어렵겠다 싶다. 그리고 머릿속에서 그려보는 것보다는 실제로 실행시켜보는 게 백배 낫다. 그래야 더 잘 이해가 될 테다.

 아직은 충분하다 싶을 정도로 지식이 쌓인 것 같지는 않다. 내용과 양을 보면 빨리 읽고 덮을 수도 있을 것 같은데, 이 책의 특성이 실제로 돌려봐야 감이 와서 그런 것 같다. AI쪽 일하는 친구 말이 떠올랐다.

 "별 거 없어."

내용으로만 보면 별 거 없다. 하지만 그 별 거 없어 보이는 게 더 이해하기 난해하다.

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

책 선택 이유

 LangChain과 LangGraph를 활용한 프로젝트를 여러 번 진행하면서 주어진 기능을 조합해 결과를 만드는 데에는 익숙해졌지만 점점 더 "이 라이브러리가 실제로 어떻게 동작하는가",  "내가 쓰는 기능은 내부적으로 어떤 흐름으로 이어지는가"에 대한 궁금증이 생기기 시작했다. 단순히 도구로 활용하는 수준을 넘어서 라이브러리의 설계 의도와 구조를 깊이 있게 이해하고 싶다는 욕구가 생긴 시점에서 이 책을 발견했다. 특히 LangChain 초기 컨트리뷰터가 저자라는 점에서 단순 사용법을 넘어 라이브러리 내부 로직과 개념적 배경까지 짚어줄 수 있겠다는 기대가 들었고 기초부터 아키텍처 설계, 서버화까지 이어지는 단계별 실습 중심 구성도 지금의 나에게 딱 맞는 학습 방식이라고 생각해 이 책을 선택하게 되었다.

책의 특징 및 차별점

[랭체인 초기 개발 컨트리뷰터에게 배우는 랭체인]

 이 책의 저자인 메이오 오신은 LangChain 프로젝트가 처음 세상에 모습을 드러냈을 때부터 개발에 참여한 초기 컨트리뷰터로, 단순한 사용자가 아니라 프레임워크 내부 구조와 철학을 직접 설계하고 다듬은 실무자이다. 그렇기 때문에 책에 담긴 설명 하나하나가 단순한 기능 나열이 아니라, "왜 이 기능이 필요했고, 어떤 문제를 해결하기 위해 설계되었는가"에 대한 고민이 녹아 있다. 초심자에게는 입문서로서 명확하고 친절하게 다가오며, 경험자에게는 단순한 튜토리얼을 넘어 설계 의도를 이해하고 자신만의 시스템으로 확장할 수 있는 힌트를 제공한다. 무엇보다도 오픈소스 생태계에서 살아 있는 프로젝트를 만든 사람이 직접 알려준다는 점에서 단순히 문서와 블로그를 참고하며 흩어진 조각을 모으는 것과는 전혀 다른 학습 경험을 제공한다. 최신 LLM 기술을 기반으로 LangChain을 배우고자 하는 사람에게 더없이 든든한 가이드가 되어주는 책이다.

[랭체인 기초부터 아키텍처 설계 및 서버 실습까지 한 번에]

 이 책은 단순히 LangChain의 기초 사용법만을 다루는 책이 아니다. 챕터를 따라가다 보면 독자는 자연스럽게 프롬프트 엔지니어링, RAG 구현, LangGraph를 활용한 흐름 제어, 메모리 기능, 인지 구조 설계까지 실제 LLM 애플리케이션을 설계하는 데 필요한 전 과정을 단계적으로 익히게 된다. 특히 구조적으로도 흥미로운 점은 CHAPTER 00~05에서는 LangChain 중심의 기본 개념과 실습을 다루고, 이후 CHAPTER 06~11에서는 동일한 내용을 LangGraph 관점에서 다시 구성해줌으로써 반복 학습과 비교 학습이 가능하도록 설계되어 있다는 점이다. 이를 통해 사용자는 단지 코드를 따라 치는 것이 아니라 한 번 더 개념을 정리하고 구조적 차이를 체감하며 실무 감각을 키울 수 있다.

 여기에 그치지 않고 부록에서는 ‘MCP 서버 구축과 활용’이라는 제목으로 실습 결과를 실제 서비스로 확장하는 방법까지 다룬다. LangChain을 활용한 LLM 기능을 단순한 노트북에서 벗어나 API 서버 형태로 구성하고 외부 시스템과 연동하는 실전적인 활용까지 설명하기 때문에 개인 프로젝트를 서비스 수준으로 끌어올리고자 하는 독자들에게 매우 유용한 안내서가 된다. 결국 이 책은 단순히 “LangChain을 써볼 수 있게 되는 책”이 아니라 LLM 애플리케이션을 처음부터 끝까지, 기획부터 배포까지 구현할 수 있는 실전형 완성서다. 입문자는 물론 실무 전환을 준비하는 중급 개발자에게도 강력히 추천할 수 있는 구성이다.

추천 독자

1. LangChain이나 LangGraph를 활용한 프로젝트는 해봤지만, 내부 구조와 작동 원리를 깊이 이해하고 싶은 개발자

2. 프롬프트 조합 이상의 구조 설계, 메모리, 에이전트 흐름 등을 실전 기반으로 익히고 싶은 사람

3. LLM 기능을 실제 서비스화하면서 비용 최적화와 성능 개선에 어려움을 겪은 실무자 또는 예비 창업자

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

요즘 같은 시대에

AI 모르고 살아남을 수 있을까?

​

요즘 챗GPT, GPT-4, OpenAI,

생성형 AI 같은 단어,

한 번쯤은 다 들어보셨죠?

​

이제 AI가 없는 세상은

상상도 못하는 시대가 된 것 같아요.

​

저도 처음엔 저게 진짜 뭐야?

좋아 보이긴 한데 어떻게 쓰는 거지?

라는 생각만 했어요.

​

막연한 관심만 가지다가

직접 프로젝트를 해볼 일이 생겼는데,

쉽지 않더라고요.

​

애초에 기술 자체도 잘 모르고,

인터넷에 검색하면 나오는 정보들은

여기저기 흩어져 있어서 더 복잡하게 느껴졌어요.

​

결국 AI는 전문가만 다룰 수 있는 거구나 싶었는데,

좋은 기회에 ‘러닝 랭체인’이라는 책을 만났어요.

​책 소개를 보니 랭체인이라는 프레임워크를

중심으로 LLM 기반의 애플리케이션 설계부터

배포까지 전 과정을 다룬다고 하더라고요.

단순히 이론만 나열한 게 아니고,

실제 코딩 실습과 적용 사례까지

나온다는 게 정말 마음에 들었어요.

​

내가 이걸로 서비스 만들어볼 수 있을까?

라는 부푼 기대를 가지며 읽기 시작했죠.

​

책 초반엔 주요 개념부터 다져주는데,

어렵게 풀지 않고 정말 쉽게 써놨더라고요.

​

RAG가 기존의 LLM 문제점을 어떻게

보완할 수 있는지 설명하는 부분이

특히 기억에 남아요.

​

예를 들어, AI가 잘못된 정보를 생성하거나

최신 데이터를 다룰 수 있는 방법이 없었는데,

이걸 해결하려면 외부 데이터와 검색 기능을

활용해야 한다는 거죠.

​OpenAI API, DeepSeek 등과 연계한

코드 실습도 나오고, 실제로 랭체인과

LangGraph를 이용해 복잡한 에이전트와

워크플로우를 구성하는 예제도 나옵니다.

​또 하나 중요한 포인트는

AI 에이전트 설계 방법이에요.

단순히 데이터를 주고받는 방식이 아닌,

메모리 관리와 효율성을 높이는 방법까지

다룬다는 게 대단했어요.

이 책의 강점은 최신 기술도 빠짐없이

짚어준다는 점인데, MCP 같은 기술도

배울 수 있었어요.

​

덕분에 트렌드를 따라잡으면서

실용적으로 배울 수 있었던 것 같아요.

​

​

책에서 가장 좋았던 건 코드 예제가

정말 자세하다는 거예요.

​

이론적인 설명뿐 아니라 실제로 이렇게

구현해라는 과정을 하나씩 제안해주니까

초보 개발자도 따라가기 좋더라고요.

​

✅ 실습 오류 예측 + 해결 가이드

✅ 파이썬/자바스크립트 코드 병행

✅ 벡터DB, 검색 API, 메모리 흐름도 시각화

​

​

실습 과정 중에 생긴 문제들도

대부분 책 안에서 해결 가능했어요.

정말 혼자 공부해도 따라갈 수 있게

만들어진 책이더라고요.

​

이론만 알고 있었을 때는

감도 안 잡히던 것들이, 실제로 해보니

왜 그런 메커니즘이 중요한지

몸으로 이해되는 기분이었어요.

​

​

'러닝 랭체인'은 특히 초보자와

현업 개발자 사이의 간격을 절묘하게

메워주는 책이라고 생각해요.

​

개발 초보가 실습하기엔 설명이 친절하고,

현업 개발자가 보기엔 실질적인 활용에

포커스를 맞췄거든요.

​

하지만 단점도 있어요.

이 책이 다루는 기술이 최신 트렌드다 보니,

기술의 빠른 변화에 따라 내용이 금방

구버전이 될 수도 있다는 점이에요.

​

그리고 책 분량이 많다 보니

처음부터 끝까지 읽으려면 꽤 많은 시간을

투자해야 해야 돼요.

​

그래도 이론과 실습을 함께 다룬다는 점에서

개인적으론 꽤 높은 점수를 주고 싶어요.

​

한빛미디어의 '러닝 랭체인'은

단순히 읽는 책이 아니라,

직접 해보면서 배우는 책이에요.

​

진짜 강력한 건, 이걸 서비스로 구현해서

배포하는 데까지 다룬다는 점이에요.

​

? 에이전트 설계 시 툴 호출 흐름 설계

? 메모리 시스템을 통한 사용자 맥락 유지

? 실시간 검색 → LLM 연동 구조

? 보안 이슈와 배포 시 고려사항까지

​

이건 강의에서도 쉽게 다루지 않는 부분인데,

책에서는 완성도 높은 예제로 꽉 채워져 있어서

큰 도움이 됐습니다.

​

저처럼 LLM이나 AI 서비스를 배우고 싶은데

막막하다면, 정말 추천하고 싶어요.

​

최신 기술 트렌드도 반영되어 있고,

실습 중심으로 구성되어 있어서

바로 써먹을 수 있거든요.

​

초보자든 기존 개발자든 AI 프로젝트의

토대를 다지고 싶다면 참고해보세요.

​

✅ 생성형 AI에 관심 있는 입문자

✅ LLM 프로젝트를 준비 중인 개발자

✅ RAG, LangChain 구조가 막막했던 사람

✅ AI 기술을 서비스화하려는 기획자

​

코딩과 AI에 딱히 자신 없던 저도,

이제는 어느 정도 방향성을

잡을 수 있게 되었으니까요.

​

물론 약간의 단점이 있긴 하지만,

전체적으로는 가치 있는 투자라고 확신합니다.

​

새로운 기술을 배우고 싶은 분들,

그리고 AI 서비스를 제대로 시도해보고

싶은 분들께 이 책 강추드려요!

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."
 

최근 발간된『러닝 랭체인』은 최신 생성형 AI 앱 개발의 핵심 기술인 LangChain 프레임워크를 체계적으로 익힐 수 있는 실무 중심 입문서이다

프롬프트 작성부터 LLM 호출, 검색 기반 생성(RAG), 에이전트 구성, 배포/운영까지—LLM 애플리케이션의 전체 흐름을 실제 코드 실습과 함께 익히도록 구성되어 있다

이 책은 AI 및 LLM 기반 애플리케이션을 개발하려는 개발자들을 위한 책으로, 파이썬을 접해본 경험이 있다면 따라올 수 있도록 구성되어 있다

파이썬과 자바스크립트 기반 예제가 병행 제공되어, 프론트엔드/백엔드 개발자 누구나 쉽게 따라할 수 있으며, MCP(Middleware Communication Protocol) 부록을 통해 최신 AI 도구 연동 방식까지 함께 다루고 있다

실무에서 바로 응용할 수 있는 팁과 예제가 풍부해, LLM·LangChain을 처음 접하는 개발자에게 추천하는 입문서이다

왜 이 책을 선택했는가

AI를 공부해온 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 이름, LangChain.
처음엔 단순한 LLM 프레임워크쯤으로 생각했다. 하지만 ChatGPT나 클로드와 같은 웹 서비스로 잘 구현된 어플리케이션과 실제 LLM과 API 등을 이용해 좋은 결과를 가져오는 것이 쉽지 않겠다는걸 느꼈다
그러다 ‘검색 기반 생성(RAG)’이나 ‘에이전트 시스템’이라는 개념을 접했고, 이걸 구조적으로 잘 다루기 위한 프레임워크가 LangChain이라는 사실을 알게 되었다

LLM과 LangChain, LangGraph 개발 등으로 완전히 방향을 바꾸진 않더라도, 최소한 전체적인 구조와 사용법은 알 필요가 있어서 입문을 어떤 책으로 할까 고민 중이였다

마침 이번 한빛미디어 리뷰 책 신청 목록에 해당 책이 있어서 선택하였다

책의 목차와 내용들을 살펴보면 LLM과 여러 이론적인 부분 보다는 랭체인, 랭그래프와 에이전트까지 최근 많은 관심을 받는 분야에 대해 두루두루 다루고 있다

한빛미디어에서 나온 러닝 랭체인은 단순 기능 소개를 넘어,

LLM 호출 → 체인 설계 → 검색 연결 → 에이전트 구성 → 배포·운영까지
전체 구조를 ‘실습 중심’으로 다루고 있다.
즉, 읽고 끝나는 책이 아니라, 실행하며 자기 손으로 따라 만들어야 하는 책이다.

책의 구성은 어떤가?

책은 아래 4단계로 구성된다.

1. 기초: 프롬프트, LLMChain, 템플릿 활용 등 기본 개념
2. RAG & : 벡터 DB 활용 및 검색 기반 생성 시스템 구축
3. 에이전트: 도구 기반 자동화 및 다중 툴 연계 흐름
4. 배포/운영: 실제 서비스화 및 모니터링, 테스트 전략

앞부분은 비교적 수월하다

하지만 RAG, 에이전트 등 뒷내용으로 갈수록 “이건 그냥 따라 하는 건 의미 없겠다” 싶어진다

단순히 가져다 쓰는 것만으로 끝나는게 아니라 구조를 진짜로 이해하고, 응용할 수 있어야 실무에 쓸 수 있기 때문이다

 이번 책을 받고서 한 달 정도 진득하게 보고 실습도 다해보고 여유된다면 토이 프로젝트까지 해보고 싶었으나.. 다른 일정으로 시간이 부족하여 진도를 많이 나가지 못한 부분이 아쉬웠다

마무리가 된 다음에 이 책으로 실습 및 공부한 내용들을 블로그 기록으로 남겨야겠다

한 줄 요약: 이 책은 누구에게 필요한가?

“LLM을 진짜 도구처럼 쓰고 싶은 사람에게.”
단순 API 호출이 아니라, 구조적 사고와 실무형 문제 해결 능력을 키우고자 하는 개발자에게 적합하다.

특히,

• 자연어처리 경험이 없는 AI/ML 개발자
• LLM을 프로젝트에 도입하려는 서비스 개발자
• 검색 기반 챗봇, 툴 연동 시스템을 설계해보고 싶은 개발자들에게 도움이 될 것이라 생각한다

“한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.”

요즘 대부분의 기업에서는 내부 정보보안을 이유로 RAG기반의 생성형AI서비스를 개발/도입하고 있습니다. RAG기반의 생성형AI서비스의 한계점이 명확하지만 대외비 문서를 학습데이터로 제공할 수 없기에 생긴 궁여지책이라고 생각됩니다. LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 실제 서비스 가능한 애플리케이션을 개발하는 것이 작금의 관심사로 자리매김하고 있습니다. 『러닝 랭체인』은 랭체인과 랭그래프를 중심으로 LLM 기반 애플리케이션 개발의 기초부터 실전 배포 및 운영까지, 전 과정을 체계적으로 안내하는 책입니다. 단순히 이론설명에 그치지 않고, RAG(검색 증강 생성) 시스템 구현법, AI 에이전트 설계, 외부 도구 통합, 메모리 기능 등 실제 서비스 수준의 애플리케이션을 구현하는 데 필수적인 핵심 내용들을 깊이 있게 설명합니다. 책을 따라가며 직접 코드를 작성하고 적용해보면서, 이론으로만 알던 지식을 실질적인 개발역량을 향상하는데 기여하고 있다고 느껴졌습니다.

특히 주목할 점은 이 책이 최신 기술 트렌드를 적극적으로 반영했다는 것입니다. MCP(AI 에이전트와 외부 시스템을 표준 방식으로 연결하는 최신 기술) 활용법을 특별히 다루어, 빠르게 진화하는 생성 AI 기술의 흐름을 놓치지 않도록 돕습니다. 이를 통해 최신 기술 동향을 이해하고 실제 프로젝트에 곧바로 적용할 수 있는 경험을 얻게 되었습니다.

『러닝 랭체인』은 LLM 애플리케이션 개발 입문자부터 AI서비스 개발자에 이르기까지 다양한 독자층에게 유익한 정보를 제공하고 있습니다. 단계별 가이드와 풍부한 코드 예제를 통해 쉽게 이해할 수 있으며, 운영 노하우, 성능 최적화, 보안 등 실무에서 발생할 수 있는 복잡한 이슈에 대한 해결방안도 학습할 수 있을 겁니다. AI 에이전트 및 RAG 시스템 구축에 관심이 있거나, 랭체인, 랭그래프, MCP와 같은 최신 프레임워크와 기술에 대한 학습을 하고 싶은 모든 개발자에게 이 책을 추천하는 바입니다. 단순히 기술을 소개하는 것을 넘어, 배포 가능한 구조와 흐름을 제시하며, 여러분의 AI 애플리케이션 개발 역량을 한 단계 업그레이드 시켜줄것으로 생각됩니다.

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"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

『러닝 랭체인』 도서 서평

『러닝 랭체인: 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처』는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 개발에 입문하려는 개발자들에게 훌륭한 길잡이가 되어주는 책입니다. 이 책은 랭체인의 초기 개발자이자 공동 창업자가 직접 집필하여 기술의 핵심 철학과 활용법을 가장 정확하게 전달합니다. 단순한 챗봇 구현을 넘어, 실제 서비스에 적용 가능한 AI 에이전트 구축 방법을 체계적으로 배우고 싶은 이들에게 추천할 만한 필독서입니다.

주요 내용 및 특징

이 책은 LLM과 랭체인이라는 도구가 단순한 유행이 아니라 실제 서비스 개발에 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 보여줍니다. 기초 개념부터 실전 배포 및 운영까지 전 과정을 한 권에 담아낸 것이 가장 큰 장점입니다.

• 포괄적인 주제: AI와 LLM의 기본 개념 소개를 시작으로 다양한 프롬프트 기법, 랭체인을 활용한 LLM 호출, 검색 증강 생성(RAG)의 핵심 기술을 상세히 다룹니다. RAG는 외부 검색 데이터를 기반으로 더 신뢰도 높은 답변을 생성하는 기술입니다.
• 최신 기술 습득: 챗봇에 메모리 기능을 추가하는 방법, 복잡한 아키텍처 설계를 가능하게 하는 랭그래프(LangGraph) 활용법, 그리고 AI 에이전트 아키텍처와 확장 기법까지 최신 기술을 폭넓게 다룹니다.
• 실무 중심의 구성: 애플리케이션 설계부터 배포 전략, 보안, 테스트, 지속적인 개선 방법 등 유지보수에 이르는 실무 노하우를 제공합니다. 또한 LLM과 사용자 간의 상호작용을 최적화하는 개발 패턴을 정리해 실무에 즉시 적용 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

추천 독자

이 책은 챗GPT 이후 쏟아지는 RAG, 멀티 에이전트, 랭그래프와 같은 용어들 속에서 무엇부터 어떻게 시작해야 할지 막막했던 개발자들에게 명확한 로드맵을 제시합니다. 특히 다음과 같은 독자에게 유용합니다.

• LLM 애플리케이션 개발 입문자: AI나 LLM에 대한 깊은 지식이 없더라도 기초부터 차근차근 설명해주어 쉽게 따라갈 수 있습니다. 실제 코드 예제와 함께 단계별로 친절하게 설명하여 자연스럽게 개념을 익힐 수 있습니다.
• 백엔드 개발자: 단순히 API를 호출하는 것을 넘어, 프롬프트 템플릿 관리, 대화 이력 관리, 여러 소스로부터 정보 요약 등 복합적인 기능을 구현하고 싶은 개발자에게 적합합니다.
• 자체 데이터 기반 AI 서비스 구축 희망자: 자체 데이터를 활용해 질의응답, 요약, 분석 등 개인 비서와 같은 애플리케이션을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다.

번역 및 현지화의 완성도

『러닝 랭체인』 한국어판의 가장 큰 장점 중 하나는 완성도 높은 번역과 현지화입니다. 역자는 원서의 코드를 단순히 옮기는 것을 넘어, 코드의 일부가 된 자연어 프롬프트를 한국어로 번역하고, 번역된 프롬프트가 원문처럼 제대로 작동하는지 직접 검증했습니다.

실습 과정에서 원저자들이 위키백과 같은 글로벌 자료를 기반으로 예제를 구성한 덕분에, 한국어 프롬프트로도 원활하게 실습을 진행할 수 있었습니다. 또한, 코드 실행에 필요한 일부 누락된 텍스트나 데이터를 역자가 보충하여 독자들이 책의 내용을 그대로 따라 하는 데 문제가 없도록 세심하게 다듬었습니다.

결론

『러닝 랭체인』은 생성형 AI 애플리케이션 개발의 개념부터 실전까지 모든 것을 담아낸 종합 안내서입니다. 랭체인 프레임워크 창시자의 깊이 있는 설명과 실무적인 예제, 그리고 한국 독자를 위한 세심한 현지화 과정이 더해져, AI 서비스 개발에 도전하는 모든 이에게 든든한 동반자가 될 것입니다. LLM을 활용해 실질적인 가치를 창출하고 싶은 개발자라면 반드시 읽어봐야 할 책입니다.