[책] RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

어쩌다보니 RAG 시스템을 개발하게 되서 개괄적인 프로세스를 이해하기 위해서 구매한 책이다.

 

스프링 위에서 RAG를 개발해 본 적은 있지만, 당시에도 개발하기 급해서 세부적인 기술들은 많이 놓쳤던 것을 보완하고 요즘 AI 개발에 보편적으로 사용되는 Langchain에 대한 이해가 필요했었는데.. 꽤 나쁘진 않았다.

 

개인적으로 LLM이 어려운건 LLM이 등장하기 까지의 발전과정에 블랙박스가 많기 때문이라 생각하는데, 그거에 대해서 쉽고 간단하게 설명해줬다. 그리고 RAG 개발에 세부 단계들도 코드와 함께 간단하게 정리해줘서 쉽게 읽힌다는 장점도 있다.

 

아쉬운 점은 너무 보편적인 이야기가 정리되어 있어서 실무에서 얻을만한 세부적인 팁들이 거의 없다. 개괄적인건 어느정도 해봤고 알고 있는 나한테는 조금 아쉬웠던 책이다.

[질문(Query)] 
  ↓ (임베딩 변환)
[질문 벡터]
  ↓ (벡터 DB 검색)
[유사 문서 Top-k]
  ↓ (LLM 컨텍스트로 전달)
[최종 응답 생성]

위는 RAG를 구성하는 기본 단계인데 사실 질문 증강, 벡터 축소, 청킹 전략, 인덱싱 알고리즘 등 더 좋은 결과를 얻기 위해 실무에서 도입해야하는 것들도 많기 때문이다.

 

RAG라는 파이프라인 안에서 책 제목에 알맞게 랭체인 라이브러리를 이용해 RAG를 완성해가는 과정과 선택할 수 있는 몇가지 옵션을 정리해 준 책이었다. 정말 RAG 시스템을 처음 사용하는 AI 입문자들에게 어울리는 책이라 생각한다.

 

세부 단계에 대해 설명을 잘 해줬고, 그림과 예시 코드가 많다는 점에서 추천할 만한 것 같다.

 

다른 책도 읽어볼 계획인데 딱히 큰 차이가 없지 싶다. 책한권만 더 읽어보고 강의로 넘어가 보려고 한다.

 

가격(26,000)은 좀 아닌 거 같긴 함..