[Book] RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드" 책은 루비페이퍼로부터 제공받았음을 알려드립니다.)

RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

최근에는 생성형 AI가 쓰이지 않는 분야가 거의 없을만큼 다양한 분야에 LLM을 직접 접목시키거나 특수 목적에 맞게 재학습시켜서 사용하는 케이스가 늘기 시작했다. 그런데 지금 이렇게 활발하게 쓰이는 것과 비교했을때 불과 몇달 전만해도 LLM의 문제들이 부각되어서 잘 사용할 수가 없었다. 그중 보통 "세종대왕과 맥북 이야기"로 대변되는 환각 현상은 정확한 답, 아니면 답에 근접한 사실을 필요로 하는 사용자에게는 치명적인 단점 중 하나였었는데, 이를 극복할 수 있는 기술 중 하나가 바로 검색-증강-생성으로 설명할 수 있는 RAG(Retrival-Augmented-Generation) 이었다. 쉽게 말해서 이전에 사용자가 물어봤던 내용들을 일종의 DB화 하여, 새로운 질문이 들어왔을때 기존의 지식을 증강하여 새로운 내용을 만들어내겠다는 것이다.

 이렇게 하면 환각 현상과 같이 전혀 답이 아닌 내용을 출력으로 내뱉을 가능성을 줄일 수 있는데, 사실 말로만 들으면 이렇게 DB도 만들고, 지식을 확장시키고, 새로운 지식을 생성하는 일종의 파이프라인을 만든게 어렵게 느껴질 수 있다. 그런데 재작년쯤에 오픈소스로 공개되면서 이런 파이프라인을 쉽게 만들 수 있게 해주는 툴이 생긴 것이 바로 Langchain이라는 것이다. 사실 나도 어떤식으로 동작하는지만 알고 있었지, 이게 어떻게 활용될고 실제 사례에서는 어떻게 개발에 응용할 수 있는지가 궁금했던 부분인데, 이번 기회에 관련 내용을 담은 책을 읽을 기회가 있어서 소개하고자 한다.

RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

이 책은 저자가 유튜브를 통해서 공개하고 있는 Langchain 뿌시기란 강의영상 내용에 실제 툴을 가지고 활용한 사례를 잘 정리한 내용을 담고 있다. 그래서 책의 표지에도 나와 있는 것처럼 강의와 연계해서 내용을 살펴볼 수 있기 때문에, 이해가 안가거나 추가적인 설명이 필요한 독자에게 좋은 학습 자료를 제공하고 있다. 책도 LLM과 랭체인의 동작원리에 대해서 잘 소개되어 있긴 하지만, 생각보다 유튜브를 통해서도 좋은 내용이 소개되고 있으니까 꼭 참고해보면 좋을 것 같다.

 시중에 보면 랭체인 관련 서적이 최근들어서 많이 출시되고 있고, 그 책들을 모두 살펴본 것은 아니지만 나름 독자의 입장에서 책을 읽었을 때 느낄 수 있는 부분은 예제와 이론적인 내용이 적절히 버물러져 있다는 것이었다. 사실 이론과 실제 코드를 설명하고 직접 작성해보는 것과의 균형을 맞추는 것은 저자입장에서는 정말 어려운 일이라는 것을 알고 있고, 이 둘을 만족하다보면 결과적으로 책 분량이 늘면서 접근성이 떨어지는 문제가 생기는데, 이 책은 그렇게 많지 않은 분량 가운데에서도 실제 법제처에서 발췌한 문서를 기반으로 RAG의 구성 요소를 직접 구현해볼 수 있는 경험을 제공한다. 그러면서 중간중간에 코드 이해에 필요한 이론적인 배경과 도식화 자료를 통해서도 설명이 잘 되어 있어 랭체인 활용법을 잘 이해할 수 있게 도와준다. 궁극적으로 이 책의 마무리는 streamlit을 활용한 AI chatbot을 만들고 외부 서비스와 연동해서 배포하는 것까지 마무리된다.

랭체인에 대해서 소개한 여타 책들의 구성이 어떻게 되어 있는지는 모르겠으나, 랭체인을 처음 접하고, 예제를 통해서 활용방안을 찾는 사람에게는 좋은 리소스가 될법한 책이라고 생각한다. 물론 랭체인 자체가 오픈소스로 개발되고 있으면서 툴의 변화폭도 큰 편이라, 지속적인 활용을 위해서는 조금 노력이 필요할 수 있겠지만, 그래도 책과 더불어 함께 제공되는 학습 리소스나 책에서 설명하는 내용을 잘 이해하고 숙지한다면, 관련 내용을 전혀 몰라도 뭔가 멋있는 어플리케이션을 만들 수 있지 않을까 하는 생각을 해본다.