옮긴이의 말
ChatGPT가 등장한 지도 벌써 3년이 지났습니다. 그 사이 AI 기술은 우리가 예상했던 속도를 훌쩍 넘어 발전했고, 개발 환경 역시 눈에 띄게 달라졌습니다. 이제는 단순히 LLM을 호출하는 것을 넘어, 그 모델을 중심에 두고 어떻게 설계하고, 구성하고, 통합할 것인가를 고민해야 하는 시대로 접어들었습니다. 프롬프트 몇 줄만으로는 해결할 수 없는 문제들이 너무 많고, 그만큼 구조적이고 유연한 접근이 필요해졌습니다.
랭체인은 이러한 요구를 충족하는 프레임워크입니다. LLM을 기반으로 복잡한 애플리케이션을 손쉽게 구성할 수 있도록 돕고, 외부 데이터 소스, 컨텍스트, 툴 등 다양한 구성 요소를 유기적으로 엮어 하나의 흐름으로 잇습니다. 또한 새로운 기능이 추가되더라도 기존 시스템에 유연하게 통합할 수 있도록 설계되어 있어, 빠르게 변하는 AI 기술 환경에 특히 잘 맞는 도구입니다. 단순한 래퍼를 넘어서, AI 중심의 애플리케이션을 어떻게 구성하고 확장할 것인가에 대한 고민을 담고 있다는 점에서 더욱 주목할 만합니다.
이 책은 AI 및 LLM 기반 애플리케이션을 개발하려는 소프트웨어 엔지니어를 위해 쓰였습니다. 파이썬 개발 경험이 있다면 누구나 따라올 수 있도록, 랭체인의 핵심 개념부터 실제 구현까지 단계적으로 설명합니다. 체인, 템플릿, 메모리, RAG, 에이전트, 툴 등 실제 프로젝트에서 마주칠 수 있는 주요 주제를 빠짐없이 다루며, 실습을 통해 이론과 구현을 연결하는 연습으로 이어집니다.
랭체인뿐만 아니라, 랭그래프 역시 여러 장에서 함께 다룹니다. 여러 도구를 연동하여 복잡한 시나리오를 설계하려는 개발자나 데이터 과학자에게도 유용한 자료가 될 것입니다. 동시에, 기술적인 배경이 다소 부족하더라도 AI 서비스의 구조를 이해하고자 하는 기획자나 연구자, 학생들에게도 이 책은 좋은 학습 경로를 제시해 줄 수 있으리라 생각합니다.
한국어판을 준비하며 실습 코드 대부분을 실행 가능한 형태로 수정했고, 일부는 국내 개발 환경에 맞게 조정했습니다. 그럼에도 실행되지 않거나 이해하기 어려운 부분이 있다면 언제든 teeddubk(at)gmail.com으로 연락 주시기 바랍니다.
최근에는 코드를 직접 작성하기보다, 전체적인 흐름을 설계하고 LLM이 그 흐름에 맞춰 코드를 생성하도록 유도하는 ‘바이브 코딩vibe coding’이라는 표현도 자주 들립니다. 코드의 구조나 의미를 완전히 이해하지 않아도, 흐름과 분위기만 설계하면 결과물이 나오는 개발 방식이 점점 현실이 되어가고 있습니다. 새로운 키워드는 계속해서 등장하고, 먼저 흐름을 읽는 사람이 기회를 잡는 시대입니다. 이 책이 여러분이 만드는 첫 AI 애플리케이션의 단단한 출발점이 되기를, 그리고 그 여정을 함께할 좋은 동반자가 되기를 바랍니다.