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테디노트의 랭체인을 활용한 RAG 비법노트 [심화편]
- 글쓴이
- 이경록 저
- 출판사
- 리코멘드
- 출판일
- 2025년 6월 20일
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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
파이프라인을 최적화하고 에이전트를 만들어 서비스로 배포하기까지
90점짜리 RAG를 100점짜리 고급 RAG로 업그레이드하는 비법
데이터를 검색해서 답변을 생성하는 RAG를 익혔다면 이제 정보를 더 정교하게 추출하고 처리 흐름을 유연하게 설계하는 고급 RAG(Advanced RAG)로 나아갈 차례다. 이 책에서는 RAG 시스템이 더 정확하고 관련성 높은 문서를 선택하도록 구성해 응답 품질을 높이고, 입력 조건과 처리 목적에 따라 실행 흐름을 자유롭게 설계할 수 있는 구조를 구현하며, 정량적 지표를 바탕으로 문제점을 식별하고 반복 실험을 통해 성능을 개선하는 방법을 다룬다. 또한 LLM이 도구를 사용해 실질적인 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 구성하고, 개발한 시스템을 외부 사용자에게 제공 가능한 형태로 서비스화하는 과정까지 포함한다.
90점짜리 RAG를 100점짜리 고급 RAG로 업그레이드하는 비법
데이터를 검색해서 답변을 생성하는 RAG를 익혔다면 이제 정보를 더 정교하게 추출하고 처리 흐름을 유연하게 설계하는 고급 RAG(Advanced RAG)로 나아갈 차례다. 이 책에서는 RAG 시스템이 더 정확하고 관련성 높은 문서를 선택하도록 구성해 응답 품질을 높이고, 입력 조건과 처리 목적에 따라 실행 흐름을 자유롭게 설계할 수 있는 구조를 구현하며, 정량적 지표를 바탕으로 문제점을 식별하고 반복 실험을 통해 성능을 개선하는 방법을 다룬다. 또한 LLM이 도구를 사용해 실질적인 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 구성하고, 개발한 시스템을 외부 사용자에게 제공 가능한 형태로 서비스화하는 과정까지 포함한다.
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