LangChain과 LangGraph로 만드는 LLM 애플리케이션 2/e 상세페이지
출간 정보
- 2026.05.22 전자책 출간
- 2026.04.29 종이책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 530 쪽
- 27.6MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791161759463
UCI
-
LangChain과 LangGraph로 만드는 LLM 애플리케이션 2/e
작품 정보
프로덕션에서 통하는 LLM 애플리케이션은 무엇이 다른가
설계에서 운영까지, 개발 전 과정의 기준을 제시한다
이 책은 오늘날 AI를 다루는 기업이 직면한 가장 큰 과제, 즉 프로토타입에서 프로덕션으로의 전환을 다룬다. LangChain 생태계의 최신 변화를 반영해 전면 개정되었으며, 엔터프라이즈 환경에서 AI 시스템을 개발·배포·확장하는 방법을 담았다. 특히 다중 에이전트 아키텍처, 견고한 LangGraph 워크플로, 고급 RAG 파이프라인에 중점을 두었다.
에이전틱 시스템 구축을 위한 디자인 패턴을 다루고, 복잡한 작업을 처리하는 다중 에이전트 구성을 실제로 구현한다. 테스트·평가·배포에 관한 내용도 대폭 확장하여 최신 LLM 애플리케이션의 요구에 대응하며, 안전장치와 책임 있는 개발 원칙을 갖춘 AI 시스템의 설계 방법까지 제시한다. 또한 RAG 관련 내용을 보강하여 하이브리드 검색·리랭킹·팩트체크 파이프라인을 통해 출력 정확도를 높이는 방법을 안내한다.
기존 워크플로를 확장하든 다중 에이전트 시스템을 처음부터 설계하든, 이 책은 프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션 개발에 필요한 기술적 깊이와 실용적인 지침을 제공한다.
설계에서 운영까지, 개발 전 과정의 기준을 제시한다
이 책은 오늘날 AI를 다루는 기업이 직면한 가장 큰 과제, 즉 프로토타입에서 프로덕션으로의 전환을 다룬다. LangChain 생태계의 최신 변화를 반영해 전면 개정되었으며, 엔터프라이즈 환경에서 AI 시스템을 개발·배포·확장하는 방법을 담았다. 특히 다중 에이전트 아키텍처, 견고한 LangGraph 워크플로, 고급 RAG 파이프라인에 중점을 두었다.
에이전틱 시스템 구축을 위한 디자인 패턴을 다루고, 복잡한 작업을 처리하는 다중 에이전트 구성을 실제로 구현한다. 테스트·평가·배포에 관한 내용도 대폭 확장하여 최신 LLM 애플리케이션의 요구에 대응하며, 안전장치와 책임 있는 개발 원칙을 갖춘 AI 시스템의 설계 방법까지 제시한다. 또한 RAG 관련 내용을 보강하여 하이브리드 검색·리랭킹·팩트체크 파이프라인을 통해 출력 정확도를 높이는 방법을 안내한다.
기존 워크플로를 확장하든 다중 에이전트 시스템을 처음부터 설계하든, 이 책은 프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션 개발에 필요한 기술적 깊이와 실용적인 지침을 제공한다.
작가 소개
벤 아우파스(Ben Auffarth)
15년 이상의 실무 경험을 갖춘 AI 구현 전문가다. 첼시 AI 벤처스(Chelsea AI Ventures)의 설립자로서 중소기업이 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 구현해 실질적인 투자수익을 거두도록 돕는 데 주력하고 있다. 그가 구현한 시스템은 수백만 달러 규모의 사기 피해를 예방했으며, 트랜잭션을 0.3초 미만의 지연 시간으로 처리한다. 계산신경과학이라는 학문적 배경을 바탕으로 슈퍼컴퓨팅 뇌 모델 연구부터 기술력과 비즈니스 전략을 결합한 프로덕션 시스템 구축까지 두루 섭렵하여, 실용적인 AI 애플리케이션 분야에서 남다른 깊이의 전문성을 발휘하고 있다.
레오니드 쿨리긴(Leonid Kuligin)
구글 클라우드의 스태프 AI 엔지니어로 일하며, 생성형 AI와 수요 예측 및 최적화 문제 등 전통적인 머신러닝 솔루션 개발을 담당하고 있다. LangChain 내 구글 클라우드 연동의 핵심 메인테이너 중 한 명이자, 뮌헨 공과대학교와 뮌헨대학교의 공동 기관인 CDTM에서 객원 강사로 활동 중이다. 구글 입사 전에는 독일, 러시아, 미국의 IT·금융·유통 기업을 두루 거치며 20여 년간 검색, 지도, 투자 관리 등 복잡한 머신러닝 및 데이터 처리 솔루션 기반의 B2C와 B2B 애플리케이션을 구축했다.
15년 이상의 실무 경험을 갖춘 AI 구현 전문가다. 첼시 AI 벤처스(Chelsea AI Ventures)의 설립자로서 중소기업이 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 구현해 실질적인 투자수익을 거두도록 돕는 데 주력하고 있다. 그가 구현한 시스템은 수백만 달러 규모의 사기 피해를 예방했으며, 트랜잭션을 0.3초 미만의 지연 시간으로 처리한다. 계산신경과학이라는 학문적 배경을 바탕으로 슈퍼컴퓨팅 뇌 모델 연구부터 기술력과 비즈니스 전략을 결합한 프로덕션 시스템 구축까지 두루 섭렵하여, 실용적인 AI 애플리케이션 분야에서 남다른 깊이의 전문성을 발휘하고 있다.
레오니드 쿨리긴(Leonid Kuligin)
구글 클라우드의 스태프 AI 엔지니어로 일하며, 생성형 AI와 수요 예측 및 최적화 문제 등 전통적인 머신러닝 솔루션 개발을 담당하고 있다. LangChain 내 구글 클라우드 연동의 핵심 메인테이너 중 한 명이자, 뮌헨 공과대학교와 뮌헨대학교의 공동 기관인 CDTM에서 객원 강사로 활동 중이다. 구글 입사 전에는 독일, 러시아, 미국의 IT·금융·유통 기업을 두루 거치며 20여 년간 검색, 지도, 투자 관리 등 복잡한 머신러닝 및 데이터 처리 솔루션 기반의 B2C와 B2B 애플리케이션을 구축했다.
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