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CHAPTER 00 랭체인을 위한 기초 AI 지식
_0.1 LLM 기초 _0.2 프롬프트 기초 _0.3 랭체인은 무엇이며 왜 중요한가? CHAPTER 01 랭체인의 기본 LLM 사용법 _1.1 랭체인 사용 환경 구축 _1.2 랭체인을 통한 LLM 호출 _1.3 LLM 프롬프트 템플릿 _1.4 LLM에서 특정 형식의 답변 지정 _1.5 구성 요소를 조합한 LLM 애플리케이션 _1.6 요약 CHAPTER 02 RAG 1단계: 데이터 인덱싱 _2.1 목표: LLM을 위한 적절한 컨텍스트 선정 _2.2 임베딩: 텍스트를 숫자로 변환 _2.3 문서-텍스트 변환 _2.4 텍스트를 여러 조각으로 분할 _2.5 텍스트 임베딩 생성 _2.6 벡터 저장소에 임베딩 저장 _2.7 문서의 변경 사항 추적 _2.8 인덱싱 최적화 _2.9 요약 CHAPTER 03 RAG 2단계: 데이터 기반 대화 _3.1 RAG 시작하기 _3.2 쿼리 변환 _3.3 쿼리 라우팅 _3.4 쿼리 구성 _3.5 요약 CHAPTER 04 랭그래프를 활용한 메모리 기능 _4.1 챗봇 메모리 시스템 구축 _4.2 랭그래프 _4.3 StateGraph 생성 _4.4 StateGraph에 메모리 기능 추가 _4.5 채팅 기록 수정 _4.6 요약 CHAPTER 05 랭그래프로 구현하는 인지 아키텍처 _5.1 아키텍처 #1: LLM 호출 _5.2 아키텍처 #2: 체인 _5.3 아키텍처 #3: 라우터 _5.4 요약 CHAPTER 06 에이전트 아키텍처 I _6.1 계획-실행 반복 _6.2 랭그래프 에이전트 구축 _6.3 툴 우선 호출 _6.4 복수 툴 호출 _6.5 요약 CHAPTER 07 에이전트 아키텍처 II _7.1 성찰 _7.2 서브그래프 _7.3 다중 에이전트 아키텍처 _7.4 요약 CHAPTER 08 LLM의 성능을 높이는 패턴 _8.1 구조화된 출력 _8.2 요약 CHAPTER 09 AI 애플리케이션 배포 _9.1 준비 사항 _9.2 랭그래프 플랫폼 API 이해하기 _9.3 랭그래프 플랫폼에서 AI 애플리케이션 배포 _9.4 보안 _9.5 요약 CHAPTER 10 테스트: 평가, 모니터링, 개선 _10.1 LLM 애플리케이션 테스트 기법 _10.2 설계 단계: 자체 보정 RAG _10.3 사전 제작 단계 _10.4 운영 _10.5 요약 CHAPTER 11 LLM 애플리케이션 개발 _11.1 챗봇 _11.2 LLM과의 협업 _11.3 앰비언트 컴퓨팅 _11.4 요약 APPENDIX A. MCP 서버의 구축과 활용 |
Mayo Oshin
Nuno Campos
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『러닝 랭체인』은 랭체인의 초기 개발자와 공동 창업자인 저자들이 집필한 책으로, 랭체인과 랭그래프를 활용한 LLM 애플리케이션 개발 전 과정을 체계적으로 안내하는 실전 가이드입니다. 각 장에서는 핵심 주제를 체계적으로 다루며, LLM 애플리케이션의 설계부터 구현까지 전 과정을 폭넓게 설명합니다. AI와 LLM의 개념 소개를 시작으로, 다양한 프롬프트 기법과 랭체인을 활용한 LLM 호출, 검색 증강 생성(RAG)의 핵심 기술을 자세히 설명합니다. 중반부에는 챗봇에 메모리 기능을 추가하는 방법과 랭그래프를 활용한 아키텍처 패턴 구현을 다루며, 에이전트 아키텍처와 그 확장 기법, AI 애플리케이션에서 자율성과 신뢰성을 조화롭게 설계하는 전략을 소개합니다. 후반부에는 배포 전략, 보안 고려 사항, 테스트 및 평가, 지속적인 개선 방법까지 다루며 애플리케이션 유지보수에 이르는 전 과정을 안내합니다. 마지막으로 LLM과 사용자 간 상호작용을 최적화하는 개발 패턴을 정리해 실무에 즉시 적용할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
또한 부록에서는 최근 주목받고 있는 MCP 기술까지 다루어, 최신 AI 트렌드에 관심 있는 독자에게도 유익한 내용을 담고 있습니다. 이 책을 통해 최신 기술 흐름을 반영한 AI 애플리케이션 개발 역량을 한층 끌어올릴 수 있을 것입니다. 생성형 AI 앱 개발, 개념부터 실전까지 한 권으로! ● 랭체인과 랭그래프를 중심으로 기초부터 실전 배포까지 ● 단순한 챗봇을 넘는 실전형 AI 애플리케이션 구조 설계 ● 파이썬과 자바스크립트 예제를 함께 제공해 바로 실습 가능 RAG부터 멀티 에이전트까지, 최신 기술 전방위 습득! ● 검색 증강 생성(RAG) 시스템 구현법 ● 자율성과 협업 능력을 갖춘 AI 에이전트 설계 ● 외부 도구 통합, 메모리 기능 등 서비스 수준 구현 실무를 위한 설계 관점과 운영 노하우까지! ● 환각·지연 등 LLM의 한계를 극복하는 설계 ● 테스트, 평가, 보안, 모니터링까지 운영 실전 팁 ● 실제 배포 가능한 구조와 흐름으로 바로 적용 가능 MCP 활용법 특별 수록! ● MCP 개념부터 서버 구축 및 실전 활용까지 직접 구현하며 익히는 실습 중심의 구성으로, AI 애플리케이션을 즉시 개발에 적용할 수 있는 실전 역량을 길러줍니다. 특히 부록에서는 AI 에이전트와 외부 시스템을 표준 방식으로 연결하는 최신 기술, MCP를 소개하여, 빠르게 진화하는 생성 AI 기술 흐름을 반영했습니다. LLM을 활용한 애플리케이션 개발이 처음인 독자에게는 출발점을, 이미 경험이 있는 개발자에게는 한 단계 더 나아갈 수 있는 실전 감각을 제공합니다. 빠르게 변화하는 생성 AI 환경 속에서, 이 책은 랭체인의 핵심 개념부터 실전 적용까지 단계별로 안내합니다. 최신 AI 기술을 활용한 개발 역량을 키워보세요. |
이 책은 단순한 기술 입문서를 넘어, 거대 언어 모델(LLM) 시대를 여는 핵심 아키텍처인 랭체인의 철학과 실전 응용을 안내하는 지침서입니다. 원서의 깊이 있는 내용을 번역해 복잡한 개념조차도 유려하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 랭체인을 처음 접하는 초심자부터 실제 프로젝트를 구상 중인 실무자까지, 이 책은 모두에게 훌륭한 출발점이자 든든한 나침반이 되어줄 것입니다. - 나유리 (한국열린사이버대학교)
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LLM 애플리케이션을 개발해 본 분들이라면 프롬프트 재활용이나 모델 통합 과정에서 예상보다 많은 시간이 소요된다는 점을 느끼셨을 것입니다. 랭체인은 이러한 과정을 간소화해 주는 강력한 도구로, 개발 효율성을 크게 높여줍니다. 하지만 신기술이다 보니 국문 자료가 부족한 상황에서 이 책은 매우 귀합니다. 기초부터 실무까지 체계적으로 다루고 있어, LLM 기반 애플리케이션 개발을 고민하는 모든 분께 추천합니다. - 박민건 (한국생산기술연구원(KITECH))
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아직 랭체인을 써보지 않았다면, 이 책은 그 생태계 전반을 조망할 수 있는 넓은 시야를 단시간 내에 확보하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 나날이 급변하는 LLM 기반 애플리케이션 개발 현장에서, 야생 학습에 필요한 실전 감각과 지식을 『러닝 랭체인』으로 더욱 빠르게 습득하시길 바랍니다. - 변규홍 ((주)Skelter Labs)
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LLM과 랭체인이라는 도구가 단순한 유행이 아니라 실제 서비스 개발에 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 보여주는 책입니다. 단순한 챗봇 구현을 넘어 문서 기반 QA, 메모리, 에이전트, 배포와 운영까지 이어지는 흐름은 실제 서비스를 만들고 싶은 개발자에게 매우 현실적이고 유용합니다. LLM 애플리케이션 개발을 고민하는 모든 분께 이 책은 훌륭한 출발점이 되어줄 것입니다. 베타리딩 중에도 ‘이건 바로 써먹을 수 있겠다’고 느낀 부분이 많았고, 실무에 적용할 아이디어도 많이 얻었습니다. AI 기술은 빠르게 변하지만, 이 책에 담긴 설계 관점과 실전 감각은 오래도록 유효할 지식입니다. 지금 이 시대의 AI 앱 개발을 고민하는 분들께 자신 있게 추천합니다. - 이석곤 ((주)아이알컴퍼니)
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이 책은 랭체인의 기초적인 활용법을 넘어 기술의 배경과 원리까지 깊이 있게 다루며, 실질적인 문제 해결 능력을 길러주는 안내서입니다. 단순히 LLM을 호출하는 것뿐만 아니라, 논리적인 설계와 접근 방식에 대한 통찰을 제공합니다. 다양한 접근 방식의 장단점을 균형 있게 제시하고, 이를 극복하기 위한 구체적인 방법론까지 소개하여 독자가 더 강력하고 안정적인 시스템을 구축할 수 있도록 이끌어줍니다. 서비스 개발의 초기 단계부터 배포 및 모니터링까지, LLM 애플리케이션의 라이프사이클 전반을 아우르는 넓은 시야를 제공하는 것도 이 책의 큰 강점입니다. - 이호민 (프리랜서 개발자)
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다양한 LLM이 등장하는 현재, 이를 통합적으로 다룰 수 있도록 도와주는 랭체인은 LLM 기반 개발에 큰 도움이 됩니다. 특히 파이썬뿐만 아니라 자바스크립트 코드 예제도 함께 제공된다는 점은 큰 장점입니다. 자바스크립트 개발자 입장에서는 파이썬 코드를 따로 변환할 필요 없이 학습 시간을 줄이고 바로 실습할 수 있어 더욱 유용합니다. - 임혁 (휴노)
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이 책은 단순한 기술 입문서를 넘어, 랭체인과 랭그래프를 활용한 실전 중심의 AI 애플리케이션 개발 지침서입니다. 문서 기반 RAG부터 메모리, 에이전트 아키텍처, 배포와 운영까지의 흐름을 단계적으로 안내하며, 단순한 챗봇 구현을 넘어 실제 서비스 개발에 필요한 구조적 사고와 설계 관점을 전달합니다. 또한, 파이썬과 자바스크립트 예제를 함께 다뤄 다양한 개발 환경을 지원하며, 실무에 곧바로 적용할 수 있는 코드와 실습이 풍부해 AI 앱 개발을 고민하는 모든 개발자에게 든든한 출발점이 되어줄 책입니다. - 우성우 ((주)바이오컴)
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랭체인을 아주 초기 버전부터 지금까지 계속 써오면서 느낀 점은, 정말 잘 추상화된 프레임워크라는 것입니다. 개발이 훨씬 편해졌고, 지금도 다양한 상황에서 잘 활용하고 있습니다. LLM 기반 애플리케이션을 개발해야 한다면 랭체인으로 시작해 보세요. 랭체인이 어떻게 구성되고 추상화되었는지를 이해한다면, 더 나은 애플리케이션 개발에 큰 힌트를 얻을 수 있을 것입니다. - 전현준 (OneLineAI)
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이 책은 랭체인과 랭그래프를 활용해 강력한 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 개발자를 위한 포괄적인 가이드입니다. 기본 개념부터 고급 기술까지 단계별로 안내하며, 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실용적인 지식을 제공합니다. 오픈AI 같은 상용 LLM은 물론 오픈소스 LLM까지 활용해 최신 기법을 실습할 수 있도록 구성되어 있어, 개념을 구체화하는 데 큰 도움이 됩니다. - 한경흠 (SK브로드밴드)
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이 책은 LLM 활용의 진화를 이끌어온 거의 모든 핵심 기술을 아우르는 내용이 담겨 있습니다. 인덱싱과 생성 같은 기본적인 RAG 활용법부터 RRF, 랭그래프, 에이전트까지 각 기술이 등장한 배경과 이를 통해 어떤 문제를 해결할 수 있는지를 간결하고 정확하게 짚어줍니다. 자율성-신뢰성 간의 트레이드오프를 고려하는 데 필요한 다양한 해법을 제시하며, 파이썬과 자바스크립트 예제를 비교해 보는 과정에서도 LLM 기술의 본질을 더욱 뚜렷하게 파악할 수 있습니다. - 허민 (한국외국어대학교 정보전략팀)
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