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테디노트의 랭체인을 활용한 RAG 비법노트 : 기본편
- 글쓴이
- 이경록 저
- 출판사
- 리코멘드
- 출판일
- 2025년 5월 30일
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저자
이경록
삼성전자 무선사업부에서 소프트웨어 엔지니어로 출발했다. 2018년 AI 교육·개발 스타트업 브레인크루를 창업하며 현장 개발에 뛰어들었고, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 공부를 했던 것을 기반으로 생성형 AI 시대를 맞아 기술과 삶을 잇는 실전 개발을 끊임없이 하고 있다. 특히 2023년부터는 LLM·RAG 애플리케이션을 제작하며 『랭체인 한국어 튜토리얼』을 공개해 LangChain·LangGraph 생태계를 국내에 확산시켰고, 지금은 기업과 대학을 오가며 강연과 컨설팅을 통해 더 많은 학습자와 조직이 AI를 손에 쥘 수 있도록 돕고 있다.
개발을 사랑하고 사람들과 소통하는 것을 즐기는 천직 개발자다. 또한 지식 공유의 즐거움을 원동력 삼아 LLM 애플리케이션의 최전선에서 ‘쉬운 기술 설명’을 전파하는 데 누구보다 진심이다. 특히 이 믿음으로 지식 공유 플랫폼 ‘테디노트’ 블로그와 유튜브 채널을 운영한다. 2025년 4월 현재 유튜브 구독자 4.2만 명, GitHub 튜토리얼 1,630개와 약 1,500명의 팔로워를 기록하며 입문자에게 친숙한 언어로 AI 개념과 최신 동향을 전하고 있다.
개발을 사랑하고 사람들과 소통하는 것을 즐기는 천직 개발자다. 또한 지식 공유의 즐거움을 원동력 삼아 LLM 애플리케이션의 최전선에서 ‘쉬운 기술 설명’을 전파하는 데 누구보다 진심이다. 특히 이 믿음으로 지식 공유 플랫폼 ‘테디노트’ 블로그와 유튜브 채널을 운영한다. 2025년 4월 현재 유튜브 구독자 4.2만 명, GitHub 튜토리얼 1,630개와 약 1,500명의 팔로워를 기록하며 입문자에게 친숙한 언어로 AI 개념과 최신 동향을 전하고 있다.
책 소개
분야IT 모바일
8단계 RAG 파이프라인으로 LLM의 성능을 50점에서 90점으로 끌어올리는 RAG 시스템
ChatGPT와 같은 LLM은 다양한 업무에 활용되지만, 최신 정보나 특정 문서 내용을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하는 대안이 RAG(검색 증강 생성) 기술이다. 이 책은 LangChain을 활용한 RAG 시스템을 ‘문서 로드 → 텍스트 분할 → 임베딩 → 벡터 저장 → 리트리버 검색 → 프롬프트 생성 → LLM 응답 생성 → 체인 구성’의 8단계로 정리하고 각 단계를 하나하나 실습하며 익힌다. 이 과정에서 LCEL 문법, 프롬프트 설계, 출력 포맷 처리법을 배우며, OpenAI, Hugging Face, Upstage, Ollama 등 다양한 모델과 연결하는 방법도 익힐 수 있다. 또한 Streamlit을 활용해 문서 검색, 이메일 자동화, 보고서 작성 챗봇, 멀티모달 챗봇 등 실무에 적용 가능한 다양한 웹 애플리케이션을 어렵지 않게 직접 제작할 수 있다.
ChatGPT와 같은 LLM은 다양한 업무에 활용되지만, 최신 정보나 특정 문서 내용을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하는 대안이 RAG(검색 증강 생성) 기술이다. 이 책은 LangChain을 활용한 RAG 시스템을 ‘문서 로드 → 텍스트 분할 → 임베딩 → 벡터 저장 → 리트리버 검색 → 프롬프트 생성 → LLM 응답 생성 → 체인 구성’의 8단계로 정리하고 각 단계를 하나하나 실습하며 익힌다. 이 과정에서 LCEL 문법, 프롬프트 설계, 출력 포맷 처리법을 배우며, OpenAI, Hugging Face, Upstage, Ollama 등 다양한 모델과 연결하는 방법도 익힐 수 있다. 또한 Streamlit을 활용해 문서 검색, 이메일 자동화, 보고서 작성 챗봇, 멀티모달 챗봇 등 실무에 적용 가능한 다양한 웹 애플리케이션을 어렵지 않게 직접 제작할 수 있다.
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