LLM API를 한 번 호출하는 것은 어렵지 않습니다. 하지만 실제 업무에 쓰이는 애플리케이션을 만들려면 대화 기록, 외부 데이터 검색, 구조화된 출력, 도구 호출, 평가와 운영까지 함께 설계해야 합니다. 이 책은 랭체인을 단순한 모델 호출 라이브러리가 아니라 데이터, 도구, API, 워크플로를 연결하는 LLM 애플리케이션 프레임워크로 이해하도록 돕습니다.
초반부에서는 개발 환경을 준비하고 첫 번째 랭체인 앱을 실행한 뒤, 프롬프트와 메시지 설계, LCEL 체인 구성, 출력 파싱을 차례로 익힙니다. 이어서 문서 로딩과 전처리, 임베딩, 벡터스토어, 리트리버를 기반으로 RAG 애플리케이션을 만들며, 출처 기반 답변과 검색 품질 개선 방법을 다룹니다.
후반부에서는 대화 상태 관리, 도구 호출과 에이전트, LangGraph를 활용한 복잡한 워크플로 설계로 범위를 확장합니다. 마지막으로 LangSmith 기반 관찰과 평가, 배포와 운영 전략, 종합 프로젝트를 통해 업무용 AI 어시스턴트를 구성하는 실전 흐름을 완성합니다.
