"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.