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[이지스 퍼블리싱] <LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문> 리뷰

james_janghun 2025. 5. 17. 23:11

 

 

 

총평

- 책의 난이도 : ★★☆☆☆

- 추천 별점     : ★★★★★

- 추천 독자     : LLM을 활용한 애플리케이션 개발에 관심있으신 분, 랭그래프를 통한 에이전트 개발을 해보고 싶으신 분

- 지은이          : 이성용 지음

- 출판사          : 이지스퍼블리싱

 

그거 아세요 ChatGPT의 등장이 2023년입니다. 불과 2년밖에 안되었는데 이렇게 미친듯이 발전한 것을 느끼시나요?

저는 엄청 느끼고 있습니다. 그래서 최근에는 LLM을 포함한 AI 책을 정말 많이 리뷰하게 되었습니다.

그만큼 AI 관련책들이 봇물 터지듯이 나오고 있거든요.

 

오늘은 그 중 이지스퍼블리싱의 AI 에이전트 개발 입문 책을 리뷰하고자 합니다.

이 책의 큰 장점은 정말 다양한 예제를 보유하고 있다는 점이고.

요즘 대부분의 AI 책들이 AI가 쓴 답변을 그대로 책에 옮겨적는다는 것에 저는 사실 불만이 많았는데

그 부분을 최소화했다는 점에서도 매우 마음에 들었습니다.

 

뿐만아니라 실습인 Do it을 통해서 쭉 따라하기만해도 AI 전반에 대한 개발 지식을 전부 학습하는데 도움이 충분히 되었습니다.

이 책의 제목 처럼 AI Agent 입문이기 때문에 에이전트로 AI를 활용하는 방법에 대해서 조금 더 초점이 맞춰진 책이라고 생각합니다.

 

책의 구성

이 책은 크게 4가지 마당으로 구분하고 있습니다. 

이 책에서 다루는 모델은 ChatGPT, 딥시크, 라마가 있고 기술로는 랭체인, 랭그래프, RAG라고 보시면 됩니다.



첫째 마당 LLM과 친해지기에서는 LLM이 무엇이고, 개발환경을 세팅하는 방법을 해봅니다. LLM에서는 hello world가 약간 챗봇인 것 같은데요. api를 통해서 LLM에 질문하고 답변을 응답으로 받는 과정을 통해서 아 이렇게 사용하는구나 라고 감을 잡으시면 됩니다.

 

둘째 마당 오픈 AI의 GPT API를 활용한 업무 자동화에서는 다양한 사례를 통해서 API를 본격적으로 활용합니다. 먼저 PDF 문서를 전처리하는 작업입니다. PDF는 PyMuPDF라는 라이브러리르 사용해 PDF에서 텍스트를 추출합니다. 음성을 변환하는 것은 오픈 AI의 위스퍼 API를 활용해 작업합니다. 그리고 이미지는 GPT 멀티모달인 gpt비전(gpt-4o)모델을 통해서 바로 분석할 수 있기 때문에 이미지를 보내서 바로 분석할 수 있습니다. 마지막으로 주식 이야기하기에서는 펑션콜링이라는 방식으로 GPT에서 함수를 호출하도록 작업을 할 수 있게 합니다. 이런 다양한 실생활 사례를 실제로 GPT를 통해서 우리는 든든한 지원군을 얻어 활용할 수 있습니다. 예시만 따라하면 얼마든지 응용이 가능할 겁니다.

 

셋째 마당 랭체인을 활용한 에이전트 개발에서는 랭체인은 LLM 모델을 기반으로 AI 애플리케이션을 만들기 쉽도록 한 프레임워크입니다. 다양한 모델을 통해서 그리고 랭체인 기술을 통해서 에이전트 개발이 가능합니다. 특히 랭체인의 핵심은 내부 매트릭스를 어떻게 활용하는지 아는게 중요합니다. 여기서 RAG도 학습하는데요. 기본적으로 AI 모델은 특정시점 이전의 데이터만 학습합니다. 실질적으로 새로 등장하는 데이터에 대해서는 답변을 하지 못하기 때문에 시간이 조금만 지나도 틀린 답이 될 수 있습니다. 이때 사용하는게 RAG입니다. RAG는 실제 자료를 찾아 서칭할 수있기 때문에 이런 점을 보완할 수 있게 됩니다. 그러다보니 추후 뉴스, 논문, 유튜브 등을 검색해서 답변할 수 있기때문에 실시간 데이터를 얼마든지 찾을 수 있는 이점을 갖게됩니다. 또한 11장에서는 딥시크를 로컬에서 사용하는 방법도 제공하고 있기때문에 비용에 대한 부담을 줄일 수 있는 기회가 될 겁니다.

 

넷째마당 랭그래프를 활용해 협업하는 AI 팀 만들기에서는 랭그래프는 AI 에이전트를 연결해서 상황에 맞게 다음 작업을 할 수 있는 프레임워크입니다. 랭그래프에서는 대화 저장을 위한 메모리 관리도 중요합니다. 랭그래프를 활용한 멀티 에이전트 RAG 만들기에서는 지금까지 배운 모든 내용을 총망라하는 과정으로 보면 되겠습니다. 이를 통해서 각 에이전트에 역할을 부여하고 서로 협업하게하면 엄청난 일들을 할 수 있습니다. 또한 중간중간 필요한 내용들이 정말 도움이 많이되었는데 "관련 있는 청크만 필터링"하기 이런 것들은 모두 LLM 모델을 활용하는데 아주 중요한 정보들입니다. 생각보다 낭비되는게 많고, 낭비가 퀄리티에도 영향을 많이 미치거든요.

책의 장점

1.  학습 계획표로 학습을 관리할 수 있다.

이 책은 이지스 퍼블리싱에서 기획한 Do it 시리즈입니다. Do it 시리즈 저도 많이 가지고 있는데요 초심자가 공부할때 이 책이 정말 유용합니다. 약간 옛날에 "완자" 같은 시리즈 느낌이에요. 완자 아시나요? ㅋㅋㅋ

 

책에 문제집 마냥 학습 계획표도 있습니다. 바쁘다 바빠 직장인들도 학습을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 책 자체에서 계획을 짜주니까 별도로 공부하는데 얼마나 시간을 소요할지를 크게 고민하지 않아도 되었습니다.

 

2. 다양한 실습 제공

이 책은 모든 챕터별 및 주제마다 소규모 실습을 갖추고 있습니다. 학습 내용을 확인해볼 수도 있고, 이해가 잘 안가면 실습을 통해서 얼마든지 확인할 수 있어 큰 도움이 됩니다.

 

실제로 Do it 예시를 보면 다음과 같이 결과 파일도 제공해주고, 실제로 해야하는 행동과 코드에 대해서 아주 자세하게 제시를 하고 있습니다. 그래서 그냥 따라하면서 익히는 학습책이라고 보면 됩니다.

 

3. 올바른 코드 제공

요즘 책들에 일부는 LLM 모델에게 질문을 그대로 한 뒤에 그 코드를 그대로 책에 붙여넣는 게 있는데, 이 책은 올바른 코드를 제공하고 있습니다. 그래서 일관된 코드로 학습이 가능했습니다.

 

그리고 그 코드에 대한 아주 세세한 설명을 제공하고 있어서 코드를 분석하고 읽는데도 큰 도움이 되었습니다.

 

 

 

4. 기본부터 심화까지 상세하게

이 책은 한 걸음 더라는 섹션에서 우리가 궁금해하는 부분을 잘 설명해주고 있습니다.

보충 설명이지만 자세하고 이해하기 쉽게 핵심을 잘 서술하고 있다고 생각이 들었습니다.

 

뿐만 아니라 책을 통해서 요즘 인공지능 트랜드와 용어들을 정리할 수 있어서 한권으로도 학습이 가능한 점이 좋았습니다.



인공지능 개발에 관심있는 분들 Do it으로 시작해보시는건 어떨까요? 강력 추천드립니다!