조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기

 

 

 

이 책은 "AI 서비스를 '사용'만 하지 말고 직접 '만드는' 사람이 되어 보세요!"라는 캐치프레이즈가 이 책의 정체성을 명확하게 보여줍니다.

단순히 기존 AI 서비스를 활용하는 것을 넘어, 직접 AI 에이전트 서비스를 구축할 수 있는 실무 역량을 기르는 데 초점을 맞춘 실용서입니다.

 

책의 가장 큰 특징은 복잡한 이론보다는 예제 중심의 실무 접근법을 택했다는 점입니다.

파이썬 기초 지식만 있다면 누구나 따라할 수 있도록 구성되어 있으며, GPT, LLaMA, RAG, 멀티모달 등 최신 AI 기술들을 랭체인으로 연결하여 실제 서비스를 만들어볼 수 있도록 안내합니다.

 

또한 단순한 기술 구현을 넘어서 실제 서비스 운영과 수익화까지 다루는 것이 이 책의 큰 장점입니다.

Streamlit을 활용한 배포, 후원 버튼을 통한 수익화 방식, LangSmith를 통한 성능 모니터링 등 실무에 필요한 전 과정을 포함합니다.

 

 

따라해보기...

 

ChatPDF 구현

책의 핵심인 PDF와 대화하는 챗봇 구현이 가장 흥미로웠고, 이 부분에서 진짜 RAG의 위력을 체감할 수 있었습니다.

 

- 문서 로딩과 청킹

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = PyPDFLoader("document.pdf")
documents = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500,
chunk_overlap=20
)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

 

 

처음에는 chunk_size를 1000으로 설정했더니 응답 정확도가 떨어지는 문제가 있었는데, 책에서 권장하는 500으로 조정하니 훨씬 정확한 답변을 얻을 수 있었습니다. 해당 값을 설정함에 따라 달라지는 결과를 보니 사소한 파라미터의 변화가 결과에 미치는 영향에 대해 생각할 수 있었습니다.

 

- FAISS 벡터 저장소 구축

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

embeddings = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-ada-002')
vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings)

 

여기서 임베딩 생성에 시간이 꽤 걸린다는 걸 체감했습니다. 100페이지 정도의 PDF를 처리하는데 약 2-3분 정도 소요됐는데, 이 부분은 최적화가 필요해 보였습니다.

 

- 실제 대화 체험

완성된 ChatPDF로 실제 대화를 해보니 정말 신기했다. 업로드한 AI 관련 논문에 대해 다음과 같은 질문을 던져봤다:

 

질문: "이 논문에서 제안하는 주요 기법은 뭐야?"

AI 답변: "이 논문에서는 Transformer 기반의 멀티헤드 어텐션 메커니즘을 개선한 새로운 접근법을 제안합니다. 특히 컨텍스트 윈도우를 확장하여..."

 

답변의 정확도와 맥락 파악 능력이 생각보다 뛰어났다. 다만 때로는 문서에 없는 내용을 생성하는 할루시네이션 현상도 관찰됐다.

 

 

실습하며 발견한 현실적 문제들

 

- API 비용의 현실

실습을 진행하면서 가장 아픈 부분은 OpenAI API 비용이었다. 특히 GPT-4를 사용한 멀티모달 처리나 대용량 문서 임베딩 생성 시 비용이 빠르게 올라갔다.

 

한 번의 ChatPDF 세션(50페이지 문서)에 약 $2-3 정도가 소요됐는데, 이를 실제 서비스로 운영한다면 비용 최적화가 필수적이겠다는 생각이 들었다.

 

- 성능과 정확도의 트레이드오프

RAG 시스템을 구현하면서 검색 정확도와 응답 속도 사이의 균형점을 찾는 게 어려웠다.

 

k=10으로 많은 문서를 검색하면 정확도는 올라가지만 속도가 느려짐

k=3으로 줄이면 빨라지지만 때로는 중요한 정보를 놓침

결국 용도에 따라 파라미터를 조정해야 한다는 교훈을 얻었다.

 

- 한국어 처리의 아쉬움

영어 문서에 비해 한국어 문서 처리 시 임베딩 품질이 다소 떨어지는 느낌이었다. 특히 전문 용어가 많은 기술 문서의 경우 검색 정확도가 아쉬웠다.

 

 

이 책의 장점

 

1. 접근성과 실용성

조코딩 특유의 쉽고 친근한 설명 방식이 책에도 잘 녹아있습니다. 복잡한 AI 기술을 단계별로 쪼개어 설명하여 초보자도 쉽게 따라갈 수 있도록 구성되었다.

 

2. 실전 중심의 예제

이론보다는 실제로 동작하는 서비스를 만드는 데 집중한다. ChatPDF, FashionRAG 등 실제로 써먹을 수 있는 프로젝트들이라 동기부여가 된다.

 

3. 최신 기술 반영

2025년 출간 시점의 최신 기술들을 충실히 반영했습니다. 특히 GPT-4 Vision, LLaVA 같은 최신 VLM(Vision Language Model) 활용까지 다루어 실무 적용 가능성을 높였다.

 

4. 통합적 접근

단편적인 기술 설명이 아닌, 프론트엔드부터 백엔드, 배포, 운영까지 전체 개발 라이프사이클을 다룹니다. React, FastAPI, Node.js 등 다양한 기술 스택과의 연동 방법도 제시한다.

 

5. 수익화까지 고려

단순한 구현을 넘어서 Streamlit 배포, 후원 버튼 설치, LangSmith 모니터링까지 다룬다. 실제 서비스 운영을 염두에 둔 실용적 접근이 돋보인다.

 

6. 시각적 설명

복잡한 아키텍처를 다이어그램으로 명확하게 설명한다. 특히 RAG 파이프라인이나 에이전트 워크플로우 같은 복잡한 개념도 그림으로 쉽게 이해할 수 있다.

 

7. 커뮤니티와 지원

저자가 직접 운영하는 유튜브 채널과 연계된 학습 지원이 가능합니다. 책의 예제 코드도 GitHub에서 제공되어 실습에 용이하다.

 

 

이 책의 아쉬운 점

 

1. 깊이 vs 폭의 트레이드오프

다양한 기술을 다루다 보니 각 기술에 대한 깊이 있는 탐구는 상대적으로 부족할 수 있다.

특히 복잡한 개념들에 대한 이론적 배경 설명이 부족해 "왜 이렇게 해야 하는지"에 대한 이해가 어려울 수 있다.

고급 사용자들에게는 아쉬울 수 있는 부분이다.

 

2. 에러 핸들링 부족

실습 중 발생할 수 있는 다양한 에러 상황에 대한 대응책이 부족하다. 의존성 충돌이나 API 한도 초과 등의 현실적 문제들에 대한 가이드가 더 있었으면 좋겠다.

 

3. 비용 최적화 전략 부족

API 비용에 대한 언급은 있지만, 실제 비용 절약 방법에 대한 구체적 가이드는 아쉽다. 캐싱 전략이나 모델 선택 기준 등이 더 자세했으면 좋겠다.

 

4. 한국어 최적화 부족

한국어 문서 처리나 한국 서비스에 특화된 로컬라이제이션 부분이 아쉽다. 대부분의 예제가 영어 기반이라 한국 실정에 맞는 응용이 필요하다.

 

5. 기술 변화 속도

AI 분야의 급속한 변화로 인해 일부 내용의 빠른 노후화 가능성이 있습니다. 특히 API 변경이나 새로운 프레임워크 등장 시 업데이트가 필요할 수 있다.

 

6. 전제 조건

파이썬 기초는 알고 있어야 한다고 하지만, 실제로는 웹 개발, API 사용 등에 대한 사전 지식이 있어야 원활하게 따라갈 수 있는 수준이다.

그러므로 완전한 프로그래밍 초보자에게는 진입 장벽이 있을 수 있다.

 

 

추천 대상

 

강력 추천

- 파이썬 개발 경험이 있는 AI 분야 전향 희망자

- 기존 AI 서비스를 넘어 직접 개발하고 싶은 기획자/개발자

- 랭체인, RAG 기술을 실무에 적용하고 싶은 현업자

- AI 스타트업 창업 준비자: 수익화 모델까지 다루어 사업 아이디어에 도움됨

 

비추천

- 프로그래밍 완전 초보자

- 이론적 깊이를 중시하는 연구자

- 단순히 기존 AI 도구 사용법만 알고 싶은 사용자

- API 비용을 아끼고 싶은 사용자

 

 

마치며...

 

"조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기"는 2025년 AI 개발 트렌드를 반영한 실용적인 가이드북으로서 AI 서비스 개발의 전체적인 흐름을 경험해보고 싶은 개발자들에게 좋은 도서입니다. 특히 RAG와 AI 에이전트라는 핫한 주제를 친근하게 풀어낸 점이 가장 큰 장점입니다.

완벽한 이론서는 아니지만, 실무 중심의 접근법과 최신 기술 트렌드를 반영한 예제들로 AI 서비스 개발의 큰 그림을 그려볼 수 있게 해주는 실용적인 도서입니다.

 

실제로 모든 예제를 따라해보면서 느낀 건, 이 책이 "만들면서 배우는" 철학을 충실히 구현했다는 점입니다. 복잡한 이론 설명보다는 동작하는 코드를 먼저 보여주고, 그 과정에서 자연스럽게 개념을 이해하게 만듭니다..

 

물론 완벽한 책은 아니라고 생각합니다. 깊이의 한계나 에러 처리 부족 등의 아쉬움도 있지만 AI 서비스 개발의 첫걸음을 떼기에는 충분히 좋은 길잡이가 될 것으로 생각됩니다.

 

특히 "AI를 사용만 하지 말고 직접 만들어보자"는 저자의 메시지가 인상적이었습니다. 이 책을 통해 많은 개발자들이 AI 서비스 개발에 도전해보길 바랍니다.

 

 

 

 

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