|
랭체인 랭체인 많이 들어봤지만 실제로 코드로 실행시켜보니 매우 흥분되었다. 이책은 랭체인의 기초부터 실제 활용까지 술술 실행시켜보기 매우 쉽게 구성이 되어 있다 특히, 진입장벽인 개발환경, 가상환경등을 설치하는 방법을 영상으로 설명을 하고 있다  이책은 기본적으로 jupyter notebook , 정확히는 jupyter lab 을 사용하여 코딩을 하고 있고 파이썬은 가상환경을 사용한다 특히 파이썬 설치를 할때 MiniConda 를 사용하여 설치를 한다 본인은 Anaconda 를 사용하여 설치를 했다 이책은 파이썬과 jupyter notebook 사용법을 안다는 전제하에 설명을 하고 있다. 이책에서 저자의 특이한 점은 Anaconda Prompt를 두개를 사용을 한다 한개는 가상환경 설정용, 하나는 jupyter lab 실행용으로 이유는 따로 설명하지 않았으나 매우 특이했다. 더불어, requirements.txt 를 활용하여 쉽게 설치하도록 했다 이책에서도 다양한 LLM 공급자를 사용키 위해 여러 API 인증키를 만든다 .env 파일 사용하는 방법을 설명을 초반에 잘하여 쉽게 사용했다. 이책에서는 특히  gradio 를 활용하여 웹에서 쉽게 사용할수 있게 하였다처음 사용해보았는데 좋은듯 하다 특히 4장의 RAG 개념 이해 및 구현은 설명을 잘해주셔서 RAG의 개념을 완전히 이해 할수 있어 너무 좋았다  6장에서 실행해보면  까지 가는데 몇가지 책에는 설명이 않된 추가 설치해야 되는 것들이 몇개 있긴 한데 검색해가며 실행 해봤다 7장에서 특히 관심은 많은것은 local Rag 였는데 역쉬나... LLM 모델을 추가하는데 생각보다 모델들의 크기가 작지는 않았다  자주 바뀌는 모델들의 특성상  수정해가며 실행 해보니 잼있었다 저자에게 질문을 해보았는데 답변이 매우 빨랐다  이렇듯 처음부터 끝까지 따라해 보니 어느정도 langchain 을 이해할수 있어 매우 좋았다어느정도 수정해야 될부분도 있고 어느새 바뀐 부분도 있지만 그래도 전반적인 개념 이해하는데는 충분했다. 랭체인을 빠르게 체험 해보고 싶은 분들에게 추천한다 YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다 #리뷰어클럽리뷰 |
|
'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다' 프레임워크나 언어를 배우는 방법은 두 가지가 있다. 먼저 개념을 익히고 코드를 작성하는 방법과 코드를 먼저 작성한 후 필요한 개념을 익히는 것이다. 랭체인과 같이 개발속도가 빠른 프레임워크는 후자가 적합하다는 것을 피부로 느꼈다. 2024년 초기에 랭체인을 책으로 접하고 실습(v0.0.35)하였는데, 4월 v0.1.x가 나오면서 코드가 제대로 실행되지 않았다. v0.2.x는 2024년 중반에 출시되었으며, v0.3.x는 2024년 9월에 발표되었다. 다행히도 지금은 개념과 코드가 어느정도 안정화되면서 2024년과 같은 불상사는 일어나지 않는다. 랭체인은 2024년부터 꾸준히 책과 영상으로 공부중이었는데, 그 중 판다스 스튜디오도 즐겨 찾는 유튜브 채널이었다. 바로 이 책의 저자가 운영하는 채널이다. 최신 소식을 쉬운 설명과 코드로 알려 줘서 많은 도움을 받았었다. 이 책은 랭체인의 최신 안정 버전(v0.3.0)을 기반으로 설명한다. 랭체인에서 다루는 기술적인 요소와 최신 트렌드를 코드로 모두 구현해 놓았다. 코드 속에는 로더, 외부 API 사용법, 프롬프트 엔지니어링등 다양한 요소들이 포함되어 있다. 실무에서 바로 사용해도 손색이 없을 것 같다. 특히 "NOTE", "여기서 잠깐"에서는 저자의 다양한 경험에서 나오는 알짜배기 지식이 포함되어 있다. 이 책의 코드를 모두 이해한다면 랭체인 분야에서는 중급 이상이 될 것이다. 책을 읽어보면 이해가 되겠지만, 코드가 어렵지는 않다. 중요한 것은 코드를 실행해봤느냐 하는 것이다. 👥 추천 독자
🏷️ 키워드 #랭체인 #LangChain #LLM #SLM #파이썬 #Python #LCEL #OpenAI #Anthropic #Gemini #Groq #Ollama #Gradio #Chatbot #챗봇 #RAG #임베딩 #벡터저장소 #ToolCalling #Pydantic #Agent #랭그래프 #LangGraph #React #PythonREPL #SerpAPI #요약 #키워드추출 #개체명인식 #인물분석 #타임라인분석 #맥락분석 #감성분석 #구조화된출력 #워드클라우드 #Chroma #HuggingFace #프롬프트엔지니어링 #프롬프트 📝 특징
📚 책의 구성 이 책은 7개 PART로 구성되어 있다. PART 01 '랭체인(LangChain) 개요'에서는 랭체인 프레임워크의 기본 개념과 구성요소, LECL(LangChain Expression Language) 사용법, 랭체인의 주요 컴포넌트(LLM, 채팅모델, 메시지, 프롬프트 템플릿, 출력 파서, 채팅 메모리)을 설명한다.  ＜PART 01 랭체인(LangChain) 개요, 1-3 LangChain 프레임워크의 구성 요소, p004~p005＞ PART 02 "채팅 모델(Chat Model) 공급자 및 사용 방법"에서는 OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 Claude, Goolge의 Gemini, Groq의 ChatGroq, Ollama의 ChatOllama 사용법과 주요 특징을 살펴 본다.  ＜PART 02 채팅 모델(Chat Model) 공급자 및 사용 방법, 004 Groq, p048~p049＞ PART 04 "RAG 개념 이해 및 구현"에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 구성 요소인 문서 로딩, 문서 분할, 벡터 저장소 구축, 질의 응답을 LECL문법으로 구성하는 방법을 실습하고, 마지막 Gradio 기반으로 적용한다. PART 05 "Tool Calling"에서는 LLM이 외부 도구를 사용할 수 있는 Tool의 개념과 만드는 방법, Pydantic 클래스를 사용한 구조적인 출력 방법을 설명한다.
＜PART 05 Tool Calling, 002 LangChain 내장 도구 사용하기, p132~p133＞ PART 06 "Agent"에서는 LLM이 자율적으로 도구를 선택하고 실행하는 AI Agent를 실습을 통해 알아보고 LangGraph까지 설명한다.  ＜PART 06 Agent, 5-6 Gradio 인터페이스 구현, p196~p197＞ PART 07 "실전 프로젝트"에서는 3가지 프로젝트를 통해 SerpAPI 사용법, 본문 추출 및 요약, 키워드 추출 및 개체명 인식, 인물/타임라인/맥락/감성 분석, 워드 클라우드 시각화, Ollama를 활용한 로컬 RAG 구현, 데이터 분석, PythonREPL(Read-Eval-Print Loop) 활용법, ReAct 에이전트 구현방법을 실습한다.  ＜PART 07 실전 프로젝트, 1-15 워드 클라우드(Word Cloud) 시각화, p234~p235＞ 🔖 인용
책에서 다루는 예제는 당장 실무에 사용해도 될 정도로 실용적이었으며 내용도 풍부했다. 개인적으로 코드를 설명하는 부분에서 많은 도움이 되었다. 예제 코드는 코랩에서 실행되기 때문에 별다른 준비 도구 없이도 결과를 바로바로 확인할 수 있으므로 성장과 재미를 동시에 느낄 수 있을 것이다. 랭체인의 개념적인 부분 설명이 적어서 아쉬웠지만, 이 부분은 책보다는 저자의 유튜브 채널 영상으로 대체가 될 것이다. 랭체인의 개념을 책으로 이해하기에는 쉽지 않은 것도 사실이다. 이 책 이후에는 Gradio의 내용을 Streamlit이나 FastAPI로 복습할 예정이다. 랭체인으로 코드로 배운다면 이 책은 가장 훌륭한 선택지가 될 것이다. 최근 MCP(Model Context Protocol)가 굉장히 뜨거운 이슈인데, MCP를 코드로 접하고 싶다면 저자의 유튜브를 당장 방문하자~ #리뷰어클럽리뷰 |
예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다 📚 『랭체인 입문』 RAG 챗봇부터 에이전트까지 요즘 AI 기술, 특히 LLM(대규모 언어 모델)이 엄청 핫하죠🔥? 하지만 처음 접하면 "어디서부터 시작해야 하지?" 싶어서 막막했던 분들 많을 거예요. 그런 분들을 위해 딱 맞는 책이 나왔어요! 바로 『랭체인 입문』이에요. 이 책은 랭체인(LangChain)이라는 오픈 소스 프레임워크를 활용해 LLM 기반 애플리케이션을 쉽게 배우고, 직접 만들어볼 수 있도록 구성되어 있어요. 특히 RAG(검색 증강 생성) 챗봇과 에이전트 구현 같은 실용적인 기술을 단계별로 설명해 주기 때문에 초보자도 부담 없이 따라 할 수 있답니다. 💡 주요 내용 한눈에 보기 랭체인의 기본 문법부터 OpenAI, Google 같은 LLM 활용법까지! RAG 챗봇 개발, 에이전트 기반 시스템 구현 등 실전 프로젝트 3가지 포함✨ Pandas와 PythonREPL로 데이터 자동화까지 배울 수 있어요! 📖 추천 포인트 AI 기술을 처음 배우는 초보자에게 강력 추천! 직접 따라 하며 성취감을 느낄 수 있는 실습 중심 구성👍 생성형 AI를 서비스에 통합하고 싶은 개발자들에게도 유용해요😊 이 책으로 나만의 AI 비서를 만들어보는 건 어떨까요? 어렵게만 느껴졌던 AI 세계가 훨씬 친근하게 다가올 거예요! #리뷰어클럽리뷰 |
LLM 활용을 위한 기초부터 실제 업무 적용할 수 있는 예시까지 체계적으로 잘 설명되어 있어서 입문자나 업무에 도입하고 싶은 분들에게 매우 적합합니다. LangChain의 기본 개념부터 차근차근 배울 수 있어서 좋았고, 이후엔 RAG, 에이전트 설계, 챗봇 구축까지 모두 직접 코드로 구현해보며 학습할 수 있습니다.  바로 활용 가능한 예제들 수록되어 있어, 처음 접하는 사람은 물론 기초를 탄탄히 다지고자 하는 실무자에게도 도움이 될 것 같아요!
|
왠만한 AI 서적 그 중에서도 LangChain을 중심으로 한 LLM 활용 중심의 책은 거의 다 읽어본 것 같다. 저마다의 장단점이 있지만 이 책의 경우 매우 쉽게 LangChain과 RAG를 익힐 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. 개인적으로 입문서가 갖춰야할 기본 요건으로는 풍부한 예시, 결과물의 시각화, 쉬운 난이도라 생각한다. 이 책은 이런 특성 모두를 갖고 있는 책으로 실습 과정을 따라하다보면 LangChain이 어떤 개념인지 실체적으로 느낄 수 있게 된다. AI 활용에 집중하며 연구하고 실험을 거듭해보며 각 분야가 대통합되고 있다는 것을 느낀다. 프로그래머만이 전유하다시피 했던 IT 세계 역시 장벽이 무너지고 있다. Cline, WindSurf, Cursor와 같은 IDE로 LLM을 프로그래밍에 손쉽게 활용할 수 있고, LangChain과 RAG와 같은 기술은 백엔드에 큰 투자를 하지 않아도 그 어떤 프로그램보다 좋은 성능을 낼 수 있는 시대가 되었다. 심지어 최근에 출시된 MCP, A2A 프로토콜은 모든 것을 쉽게 연결해 줄 것 같고 이들간의 시너지로 어떤 트렌드와 결과가 등장할지 매우 기대되면서 걱정되는 시기이다. 어설픈 프로그래머보다는 창의적인 아이디어를 가진 비 전공자가 우위인 시대가 된 것 같다. 그래서 인간이 중점을 두어야 할 부분은 본질에 있다고 생각한다. 출처와 원본이 명확하지 않은 시대가 다가올텐데 본질을 모르면 이용당하기 쉽상이고 활용할줄도 모르게되며 AI가 잘 처리하지 못하는 사각지대 역시 기여하지 못하게 된다. 그런점에서 이 책은 AI 활용의 본질을 일반인도 쉽게 이해할 수 있게 해주는 책이다. LLM을 이미 활용해 본 나로써는 이 책의 실습 예제를 수행하는데 채 하루도 걸리지 않았다. 약간의 Python, IT 구현 지식과 AI에 대한 기본적인 개념 정도를 이해하고 있는 독자라면 실습을 무리없이 진행할 수 있다. 그만큼 저자의 전달력이 돋보이는 책이다. 이 책의 예제는 LangChain의 핵심 요소들을 모두 실습할 수 있게 해준다. RAG는 물론 Tools의 개념을 쉽게 소개하여 차후 MCP와 연결하는데 무리없이 이해를 돕는 구성이 마음에 들었다. 특히 Local RAG를 활용해 보는 등 단순히 API 호출을 넘어서 온프레미스 방식의 실습이 소개된 것도 유익한 부분이다. 벡터DB의 개념을 이해하기 쉽게 정리해보고 간단한 예제로 개념을 눈으로 확인하다보면 AI의 실체를 쉽게 느낄 수 있다. 적어도 한동안은 LLM에 숨을 불어넣는 Agent의 위상이 견고할 것 같은데 최근 구글에서 출시된 A2A의 기능과 연결지어 보면 향후 더 도움이 될 것이다. 소스코드는 약간의 버전 차이를 제외하고는 전반적으로 에러없이 잘 수행되었으며 설치 환경 구성의 경우 책에 소개된 저자의 설치 영상을 참조하면 쉽게 따라갈 수 있다. 아마도 일반인이 LLM을 기술적으로 활용하는데 있어 가장 진입장벽이 낮은 책이 아닐까 싶다. 이제 너도나도 프로그래밍을 해야 하는 시대에 접어든만큼 AI의 실체를 조금이라도 만져보고 싶다면 이 책으로 시작하길 권하고 싶다. #리뷰어클럽리뷰 |
|
예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 입문자에게 꼭 맞는 책이었습니다. LLM, 랭체인, RAG, AI 등 주변에서 이야기는 듣지만 정작 정말 어떤 기술이고 어떻게 다가가야 하는지 막막했는데, ＜랭체인 입문＞을 통해 기초부터 실용적인 예제까지 배울 수 있어 LLM과 랭체인 기술에 대해 이해하는데 도움이 되었습니다. 저는 이 책을 통해 무언가 직접 만들기보다, 요즘 화제가 되는 랭체인을 알아보자는 마음으로 가볍게 읽었습니다. (옆 팀 팀장님이 랭체인을 공부하셨거든요.) 당장에 책에서 배운 내용으로 챗봇이나 RAG를 구축하지 않더라도, 랭체인을 다루는 방식 자체가 AI를 어떻게 질문하고 다뤄야하는지에 대해서도 연결되어 있기 때문에 관련 직업을 가진 분이 아니더라도 생성형 AI를 더 효율적으로 사용하고 싶은 분이나 관심 있는 분들이라면 이 책을 추천합니다. 아주 개인적으로 책에 그림 예제와 색감이 풍부한 점이 일반 기술 서적보다 읽기 쉽게 다가와서 좋았습니다.  #리뷰어클럽리뷰 |
 랭체인은 지금 가장 화재의중심에있는 LLM을 편리하게 사용할수있게 도와주는 파이썬 프레임워크다어느정도로 편리한가하면 극단적인 예로 코드 4줄이면 챗GPT 질문답변기능을 구현할수있다예전에는 코드, 인공지능 이런것들은 어디까지나 개발자들의 영역이었다 그만큼 복잡하고, 어렵기 때문이었는데 랭체인이 나오면서 그 진입장벽을 매우 낮춰주었다  거기다 친절하게 실습파일까지 제공하고있기때문에 학습을 위해선 직접 코드를 타이핑해보는과정이 좋겠지만, 영문을 매번 타이핑하기엔 다소 속도가 안나올수도있다 그런면에서는 실습파일이 많은도움이 될거라 생각한다  또한 이 책에서는 챗GPT처럼 API형식으로 LLM을 사용하는방법외에도올라마로 오픈소스 모델들을 사용하는방법도 다루고있다 다소 하드웨어사양을 요구하지만 요즘 경량모델들이 많기때문에 가정용PC로도 실습용으로 사용하기엔 충분하다 오픈소스모델들은 사용비용이없고, 데이터가 외부로 전송되지않기때문에 보안상 좋다는 이점이있다  책 제목에도 나와있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)기술은 LLM의 환각효과를 방지하기위해외부(웹,DB)의 데이터를 가져와서 해당데이터를 기반으로 정확한내용을 답변하게하는 기술이다 사실 RAG부터는 고급기술에 속한다고 할수있지만 랭체인을 활용하면 이 역시도 굉장히 단계별로 구분이 잘되어있어 초보자도 배워나가기에 충분하다  그리고 이책이 좋은점은 실습을 따라해볼수있고, 실제 서비스되고있는 LLM들의 기술들을 프로젝트로 굉장히 유사하게 따라해볼수있다는점이다 이책은 랭체인의 입문단계부터 고급단계라 할수있는 RAG, Tool calling, Agent까지 다루고있다 그렇기떄문에 이 책을 따라서 하나둘 실습해나가다보면 어느순간 인공지능으로 실제 서비스가 가능한 챗봇정도는 뚝딱 만드는수준이 될수있을거라 생각한다 |
 요즘 우리는 AI와 떼려야 뗄 수 없는 삶들을 살고 있다. 사람들은 AI를 이용하여 일 또는 취미활동 등을 효율적으로 해내려고 한다. 시간이 지날수록 AI를 활용하는 일들이 더 많이 늘어나고 활용하는 분야도 많이 늘어날 것이다. 또한 각종 AI 사이트가 등장하는 요즘 LLM(대규모 언어 모델) 기술과 결합하여 이러한 RAG 챗봇을 구현할 수 있는 책이라고 하여 관심이 가게 되었다.   이 책은 LLM 기술에 관심이 있지만 어디서부터 접근해야하는지 막막한 입문자들에게 이러한 기술의 이해와 더불어 이러한 것들이 실제로 어떻게 동작하는지 시스템을 만들어가며 기술적 성장을 도울 수 있게 쓰여졌다. 이 기술들은 빠르게 변화하고 있고 이러한 변화를 읽어내기 위해서는 꾸준한 학습과 실습이 필요하다. 이를 할 수있도록 이 책에서는 단계별로 설명하고 있으며, 이 책을 어떻게 보면 좋을지에 대한 설명도 소개하고 있다.   이 책은 처음 시작하는 사람들에게 어떤 것을 먼저 준비하면 좋을지, 어떻게 준비하면 될지와 더불어, 무엇을 배우고자하는지에 따라 선택하여 읽을 수 있게 구성되어있다. 그렇지만 나와 같이 비전공자인데다가 잘 모르겠다면 파트별로 구성되어있는 이 책을 차근차근 순서대로 읽어나가는 것을 추천한다. 이후에 관심있는 부분을 선택적으로 더 반복 학습을 하거나 해당 부분만 다시 읽어보는 것이 이를 이해하기에 더 좋은 것 같다.    이 책에서 소개하는 랭체인이란 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 어플리케이션을 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크다. 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어서, 다양한 데이터 소스, 도구, 외부 시스템과 유연하게 연결할 수 있다는 점이 큰 특징이라고 할 수 있다. 이 책에서는 랭체인의 기본 문법부터 시작해서 Open AI와 Google 같은 주요 LLM 공급자를 활용할 수 있는 방법도 소개해준다. 특히 RAG( 검색 증강 생성) 챗봇구현과 에이전트 활용법을 배울 수 있어서 이러한 AI를 실제로 내가 만들 수 있다는 생각도 들게 한다. 초보자들도 쉽게 따라할 수 있게 단계별로 구성되어있어서 개념은 어렵지만 차근 차근 따라가다보면 어느새 하나씩 해내고 있는 나를 발견할 수 있다.  실습할 수 있는 부분들이 있어 이론이 실제로 어떻게 적용되는지와 어떻게 작용하는지를 볼 수 있고 자체나 개념은 처음에 낯설어서 조금 어려울 수 있지만 차근차근 읽다보면 반복되는 단어들과 어느샌가 익숙해진 단어들을 읽을 수 있게 된다. 챗봇이나 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 직접 만들어보고 싶거나 생성형 인공 지능을 서비스에 통합하고 싶은 개발자, AI와 LLM 기술에 입문하고 싶은 초보자에게 추천하며, 이러한 사람들이 아니더라도 나처럼 AI에 관심이 있고 이런 AI가 어떠한 과정을 거쳐 만들어지는지에 대해 궁금한 사람들에게 추천한다. 'YES24 리뷰어 클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.' #리뷰어클럽리뷰 #리뷰어클럽#서평#리뷰#AI#LLM#랭체인입문#오승환#정보문화사 |
  Yes24의 제공으로 오승환 저자의 Lang Chain 입문서를 제공받고 작성하는 서평입니다.AI의 대두로 소비자로만 있어야하는 내가 제작자의 위치로 옮겨 갈 수 있는 기회가 생겼다.사실 나는 컴퓨터 모니터 전원이 꺼져있는지도 모르고 모니터가 고장났다며 새로 사야한다고 말한 그런 컴퓨터 문외한이다. AI의 등장으로 듣도 보도 못한 용어들은 내게 그냥 외계어에 불과했다.이런 나이기에 내가 원하는 스타일의 어플이나 그외의 것들을 나도 만들어 보고 싶어 이 책을 펼쳤다. 이런," python의 문법을 다 알고 있는 것을 전제로 한다."고 저자가 말한다. 파이썬이 뭐지? 그래서 이책을 읽기 전 부랴부랴 파이썬 기초 지식을 찾았다. 내 수준에서는 솔직히 랭체인까지는 필요없어 보인다. 그냥 파이썬이면 족하다. 그러나 파이썬을 이미 알고 있고, 챗봇 스타일 시스템 구축을 원하는 사람들에게는 honey stick같다. 병에만 있던 꿀을 스틱형으로 쉽게 사용할 수 있게 만든 것처럼 이 책은 초보자에서 중급자의 영역으로 변모하도록 해준다. 랭체인의 개념부터 실습할 수 있는 유형들이 사진과 함께 상세히 서술되어져 있다. 글로만 보면 이해가 덜 할 수 있는데, 저자의 유투브 영상까지 있으니 배우기에 더욱 좋다.  |
|
예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. #리뷰어클럽리뷰 인공지능 기술의 비약적인 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션이 그 어느 때보다도 빠르게 확산되고 있다. 이 중에서도 랭체인(LangChain)은 LLM과 다양한 도구들을 유기적으로 연결하여 실질적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 프레임워크로 주목받고 있다. LangChain의 경쟁자로는 Hugging Face, OpenAI, Rasa, Botpress 등의 프레임워크들이 있다. 이들 또한 자연어 처리와 대화형 AI에 중점을 둔 솔루션을 제공하고 있지만, LangChain의 모듈화된 설계와 다양한 언어 모델과의 호환성이 차별화된 경쟁력을 제공하고 있다. 특히 모듈화의 경우, LangChain은 모듈화된 설계를 제공하여 개발자가 필요에 맞는 기능을 쉽게 확장하거나 수정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리, 모델 상호작용, API 연결, 데이터베이스 쿼리 등을 모두 별도의 모듈로 구성하여 필요에 따라 조합할 수 있다. 이 유연성은 다양한 산업 분야에서 LangChain을 활용할 수 있게 해주며, 경쟁력을 강화하는 요소다. 대화형 AI 시스템, 문서 분석, 코드 생성, 의료 상담 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 특히 자동화된 서비스나 사용자 맞춤형 솔루션을 구축하는 데 큰 도움이 된다. 이러한 애플리케이션들은 LangChain의 유연한 구조와 다양한 기능을 활용하여 개발될 수 있으며, 기업들의 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. LLM 기반 애플리케이션과 파이프라인을 처음 접하는 사람들에게 길잡이가 될 수 있는 책이다. 다양한 문서의 간소화와 요약을 기존 모델보다 훨씬 간단하게 해낼 수 있는 게 놀라웠다. 데이터에 따라 확장 가능한 RAG 시스템이 보다 빠르게 발전하게 있다는 것을 몸소 느낄 수 있도록 책이 설계되어 있다. 스스로 생각하면서 시스템을 구축하는 것이 그 모델을 이해하는 가장 빠른 길이다. |