언어 모델이 강력해질수록 사용자에게는 새로운 도전이 생긴다. 외부 데이터 및 지식을 어떻게 연결할 것인가? 복잡한 워크플로를 어떻게 구성할 것인가? 모델의 환각 현상을 어떻게 제어할 것인가? 이 책은 이런 질문에 답하며 랭체인과 RAG 기술로 현실적인 문제를 해결하는 방법을 안내한다.
>> 실전 코드로 배우는 핵심 기술과 실무자를 위한 특별 구성
이 책은 랭체인의 필수 컴포넌트(체인, 메모리, 도구, 에이전트)부터 다양한 RAG 방법론(리트리버, 리랭커, 하이브리드 검색, 멀티모달 처리, GraphRAG, ReAct 패턴, sLLM 활용)까지 체계적으로 다룬다. 각 장은 개념 설명부터 시작해 점진적으로 복잡한 실습으로 이어지며, 독자는 기본 코드를 응용해서 자신만의 프로젝트에 적용할 수 있는 방법을 배운다. 단순한 API 호출을 넘어 RAG 방법론의 진화 과정과 적용 시나리오를 이해하고, 코랩 환경에서 바로 실행할 수 있는 예제로 진입 장벽을 낮췄다. 특히 상황별로 어떤 접근법이 적합한지 명확한 가이드라인과 실제 서비스로 확장할 수 있는 아키텍처 패턴을 제시한다.
작가 소개
양기빈
성균관대학교 데이터사이언스 융합학과에서 석사 학위를 취득했고, 게임회사 N사에서 데이터 사이언티스트로서 일하고 있으며, NLP 업무를 수행하고 있다. 임베딩 파인튜닝 논문을 작성했으며, 현재는 도메인 RAG 및 Post-Training, 에이전트에 대해 관심을 가지고 연구하고 있다.
조국일
성균관대학교 데이터사이언스 융합학과에서 석사 학위를 취득했고, 현재 SK하이닉스에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있으며, Digital Master로 선정되어 디지털 멘토와 데이터 분석 전문 컨설턴트로 활동하고 있다. ‘머신러닝 기반의 이미지 이상 탐지 시스템’ 특허를 출원했고, 산업용 이상 탐지 시스템 구축 프로젝트를 주도했으며, 멀티모달 RAG 시스템에 대한 실무 경험을 바탕으로 이 책을 집필했다.
장지선
성균관대학교 데이터사이언스 융합학과에서 석사 학위를 취득했고, 현재 대기업 S사에서 데이터 사이언티스트로서 다양한 도메인에서 검색 및 LLM 에이전트 개발을 수행하고 있다. NLP와 GNN 관련 논문을 게재하였으며, AI와 데이터 기술을 비즈니스에 효과적으로 적용하기 위한 연구·개발을 지속해왔다. 특히, RAG 및 에이전트 시스템 구축에 집중하여 이를 실무에 적용하고 있다.
조수현
성균관대학교 데이터사이언스 융합학과에서 석사 학위를 취득했고, 현재 성균관대학교 인공지능융합학과에서 박사 학위를 수료했으며, 대기업 S사에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있다. 다수의 KCI, SCI 논문 및 AI 기반 특허, IT 서적을 출판했으며, 한국데이터산업진흥원에서 데이터 자격검정 전문위원으로 활동하며 RAG와 LLM 기반의 프로젝트를 수행하며 쌓은 경험을 바탕으로 이 책을 집필했다.
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