[BOOK REVIEW] RAG 마스터: 랭체인으로 완성하는 LLM 서비스

프리렉 출판사의 서평단 활동으로
제공받은 도서를 읽고 솔직하게 작성한 리뷰입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 ⌜RAG 마스터: 랭체인으로 완성하는 LLM 서비스 (브라이스유, 조경아, 박수진, 김재웅)⌟이다.

 

📍 책 선택 이유

  2024년 1학기에 진행한 졸업 프로젝트에서 RAG 기술을 활용한 챗봇을 개발하면서 RAG에 대해 처음 공부하게 되었고 기존의 검색 기반 QA 시스템의 한계를 해결할 수 있는 유용한 기술이라고 느꼈다. 그 활용도가 무궁무진할 것이라는 생각에 관심을 갖게 되었고 이후 부스트캠프 프로젝트에서도 RAG 활용을 도입했으며 최근에는 OSSCA에서 Onthology-based RAG (그래프 RAG) 프로젝트에 참여하며 학습을 이어가고 있다. 이처럼 RAG를 활용한 다양한 프로젝트를 진행하며 단순한 문서 검색형 RAG를 넘어서 멀티모달 RAG, 그래프 RAG, 에이전트 기반 RAG 등 다양한 형태의 RAG를 실제로 구현해보며 각각의 차이와 응용 가능성을 체감하고 싶다는 생각을 하게 되었다. 이 책은 랭체인을 기반으로 다양한 실습 예제를 제공하며 RAG 서비스의 기초부터 고급 주제까지 다루고 있어서 지금 내가 하고 싶은 공부 방향과 잘 맞는다고 느꼈다. 단순한 개념 학습을 넘어서 실제 구현까지 이어질 수 있다는 점에서 프로젝트 중심 학습을 선호하는 나에게 실질적인 도움이 될 것이라고 생각해서 이 책을 선택했다.

 

🔎 목차 (+ 예제코드)

책의 목차는 위와 같다.

 

[Chapter 1] 랭체인 살펴보기

[Chapter 2] 검색 증강 생성 기초와 실습

[Chapter 3] 멀티모달 RAG를 활용한 복합 데이터 처리

[Chapter 4] 검색과 응답을 최적화하는 RAG 고도화 전략

[Chapter 5] 지식 그래프를 활용한 그래프 RAG

[Chapter 6] 랭그래프로 설계하는 RAG 파이프라인

[Chapter 7] 리액트 에이전트를 활용한 RAG

[Chapter 8] RAG 성능을 높이는 LLM 파인튜닝

[Chapter 9] 임베딩 모델 파인튜닝

 

책에 포함된 예제 코드는 아래 링크에서 다운로드 할 수 있다.

GitHub 링크 🔗 https://github.com/langchain-kr/langchain-tutorial

 

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[단순 기술 설명만이 아닌 노하우와 인사이트까지 담긴 구성]

 다른 개발 도서들을 보면 단순히 기술에 대한 설명과 실습에 대한 설명을 포함한 경우가 많았다. 하지만 이 책은 다르다. 현업에서 RAG 기술을 다뤄본 개발자 분들이 집필하신 책이기 때문에 저자분들의 실제 경험에서 얻어진 RAG 구현 노하우를 바탕으로 구성된 내용이 곳곳에서 보인다. 특히 Chapter 8 RAG 성능을 높이는 LLM 파인튜닝, Chapter 9 임베딩 모델 파인튜닝 파트에서 단순한 설명을 넘어 성능 향상에 직접적으로 기여할 수 있는 튜닝 전략과 실전 팁들이 구체적으로 제시되어 있어 이론뿐만 아니라 실무에서도 바로 적용해 볼 수 있는 인사이트가 가득하다는 생각이 들었다. 

 

[RAG 관련 거의 모든 핵심 개념을 다룬 책]

 책의 목차만 살펴봐도 이 책이 얼마나 폭넓고 깊이 있는 내용을 담고 있는지 단번에 알 수 있다. 랭체인의 기본 개념부터 시작해서 RAG의 기초 구조, 멀티모달 RAG, RAG 고도화 전략, 그래프 RAG, RAG 파이프라인 구성 방식, 랭그래프, 리액트 에이전트, LLM 파인튜닝, 임베딩 모델 파인튜닝 등 RAG와 관련된 거의 모든 개념과 기술을 담고 있다. 단순히 내용이 많기만 한 것이 아니라 각 주제마다 이해를 도와주는 그림, 개념 정리, 코드 실습이 함께 구성되어 있기 때문에 처음 접하는 개념도 무리 없이 따라갈 수 있고 놓치기 쉬운 세부 구현 방식이나 최적화 방법 등을 다시 한번 정리해 볼 수 있다. 특히 마음에 들었던 점은 단편적인 기능이나 개념만을 나열하는 방식이 아니라 구현 순서를 따라가며 학습할 수 있도록 구성되어 있다는 점이었다. RAG라는 기술을 처음부터 끝까지 하나의 유기적인 구조로 이해하고 실제로 구현하며 성능을 최적화하고 확장까지 이어갈 수 있는 매우 체계적이고 실용적인 안내서라고 느꼈다.

 

👤 추천 독자

1. RAG의 전반적인 구조와 실전 구현까지 모두 배우고 싶은 사람

2. 실제 프로젝트에서 RAG를 적용해 보고자 하는 개발자 및 엔지니어

3. RAG 관련 기술 트렌드를 빠르게 따라잡고 싶은 AI, NLP 학습자

 

🪧 도서 구매 링크

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