강민혁
14시간 전
안녕하세요. 이번에 러닝 랭체인을 번역한 강민혁입니다. 오랜만에 IT 도서를 번역하게 되었습니다. 『러닝 랭체인』은 제목 그대로 AI 프레임워크인 랭체인을 소개하는 도서입니다. 평소 주기적으로 자료를 수집하고 분류하는 데 랭체인을 사용했기에, 다양한 인지 아키텍처를 소개하고 랭체인을 통해 구현하는 이번 도서의 번역 작업은 저에게 시야를 넓히는 좋은 경험이 되었습니다. 이 경험을 독자 여러분도 느끼실 수 있도록 한국어판에 특별히 적용한 내용과 그 과정을 살짝 소개해 드릴까 합니다.
러닝 랭체인: 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처
메이오 오신, 누노 캄포스 지음, 강민혁 옮김
그동안 IT 도서를 번역하거나 편집할 때는, 코드 자체를 번역할 일은 많지 않았습니다. 원서에 있는 코드를 실행하며 오류를 확인하고, 한국어판 출간 시점에 맞게 버전 이슈에 대응하는 등 기술 이슈를 검증하면 큰 문제가 없었죠. 아! 물론 도서에서 사용하는 전용 툴이 한국어를 지원한다면 여기도 마찬가지로 업데이트해야 합니다. 이전에 PostgreSQL 도서를 번역한 적이 있는데 pgAdmin UI를 다시 캡처하고 책에 언급된 메뉴를 직접 대조하며 메뉴 이름을 옮긴 기억이 있습니다.
그런데 러닝 랭체인은 달랐습니다. 요즘 AI는 자연어, 그러니까 사람이 쓰는 말을 그대로 받아들이죠. 이게 코드에도 영향을 줘서, 프롬프트라는 이름으로 자연어가 코드 일부가 되었습니다. 물론 도서 성격에 따라 번역 여부는 달라지겠지만 러닝 랭체인은 입문자 대상이었기에 프롬프트를 번역하게 됐습니다.
그런데, 번역한 프롬프트가 원문처럼 제대로 작동하느냐? 천만에요! 특히나 이 실습이 웹 문서를 검색하고, 그 검색어에 맞는 한국어 문서가 없다면 상황이 더 안 좋아집니다. 한국어 프롬프트의 결과가 다르면 내용을 버리고 대체할 실습을 다시 만들어야 하는 상황이었죠. 다행히 저자들이 위키백과 같은 글로벌 자료를 기반으로 실습을 구성해 줘서 한국어 프롬프트로도 잘 작동했습니다. 덕분에 독자분들께 더 쉽게 이해할 수 있는 프롬프트를 전달해 드릴 수 있었습니다.
프롬프트는 무사히 번역했지만, 실습 코드 안에는 예상 못 한 빈칸들이 숨어 있었습니다. 코드는 있는데 실행에 필요한 텍스트나 데이터가 죄다 비어 있어서 그냥 실행하면 도서가 말하는 대로 실행되지 않는 문제가 생겼죠.
예를 들어 환자의 의료 기록과 보험 약관 중 어떤 걸 참고해서 질문에 답할지를 결정하는 RAG 실습이 있는데요. RAG에 쓸 문서가 하나도 없었습니다. 의료 기록이나 보험 FAQ 관련 문서가 들어가야 할 위치에는 '여기 내용을 채워라'는 빈칸만 있었죠.
# 테스트를 위한 샘플 문서
sample_docs = [
Document(page_content="환자 의료 기록...", metadata={"domain": "records"}),
Document(
page_content="보험 약관...", metadata={"domain": "insurance"}
),
]
그래서 그냥 ‘홍길동’이라는 가상의 환자를 만들었습니다. 병원 다닌 내역도 써넣고, 보험 약관도 마땅한 게 없어 보험사 FAQ에서 적당한 항목들을 골라 살짝 손봐서 넣었습니다.
# 테스트를 위한 샘플 문서
sample_docs = [
Document(page_content='''# 환자 의료 기록
- 이름: 홍길동
- 성별: 남
- 나이: 30세
## 진료 내역
- 2021년 1월 13일: 감기로 인한 발열로 병원 방문
- 2022년 3월 15일: 비염 진단으로 약 처방
- 2022년 5월 20일: 피부과 진료 및 약 처방
- 2022년 6월 10일: 발열 및 기침으로 코로나 검사 및 음성 판정
- 2022년 7월 2일: 코로나 진단 검사 및 양성 판정
''',
metadata={'domain': 'records'}
),
Document(
page_content='''# 보험 FAQ
- Q: 과거에 병력이 있는데 가입가능한가요?
- A: 치료기간, 현재 상태, 후유증 여부, 연령 등에 따라 다르므로 가입 가능 여부는 가까운 대리점에서 상담 받으세요.
- Q: 보험금 청구 방법은 어떻게 되나요??
- A: 보험금 청구는 보험금 청구서 작성 후 가까운 대리점을 통해 진행 가능합니다.
- Q: 코로나19도 보험 적용이 되나요?
- A: 코로나19는 보험 대상에 포함되지 않습니다.
- Q: 보험금 지급이 거부되는 경우는 어떤 경우인가요?
- A: 보험금 지급 거부 사유는 보험 계약서에 명시되어 있습니다. 자세한 사항은 계약서를 참조하세요
''',
metadata={'domain': 'insurance'}
),
]
이렇게 내용을 채우고 코드를 실행하니 원하는 대로 "코로나19는 보험 적용 대상에 포함되지 않습니다."라는 제대로 된 답변을 얻을 수 있었죠.
이 외에도 원서에서 API 호출 비용을 아끼려 코드 자체를 비워둔 실습은 가짜 응답 결과를 넣어 제대로 된 대답이 나오도록 재구성했고, 여러 번 질문하는 실습은 예시 질문을 넣는 식으로 코드를 업데이트했습니다. 실습 중간에 막히는 일 없이 랭체인의 흐름을 온전히 따라갈 수 있도록, 실행할 수 있는 형태로 정리해 두었습니다. 이러한 준비가 여러분의 학습에 도움이 되면 좋겠습니다.
생성 AI 관련 커뮤니티에서 MCP 이야기가 빠지지 않고 등장합니다. MCP는 외부 툴이나 서비스를 AI가 스스로 연결할 수 있게 준비된 표준 프로토콜입니다. 처음엔 MCP가 꼭 필요한가 싶었습니다. 랭체인만으로도 툴 연결이나 데이터 흐름 처리가 가능했고, 호출 비용이 들더라도 직접 코드를 작성하는 게 더 간편하다고 생각했기 때문입니다. UI 기반 접근의 장점은 알면서도, 코드로 해결할 수 있다면 굳이 MCP를 쓸 이유는 없어 보였던 거죠.
하지만 불과 몇 달 사이에 다양한 MCP 서버가 등장하고, 클로드(Claude) 같은 모델과 바로 연동해 외부 도구 제어가 가능해지면서 상황이 크게 달라졌습니다. 관련 기능이 빠르게 확장되면서 이에 대한 관심도 높아졌고, 저 역시 여러 MCP를 테스트해보게 됐습니다.이 과정에서 담당 편집자님의 제안으로 한빛미디어 홈페이지에 MCP 관련 콘텐츠를 정리해 올리기도 했습니다. 또한 베타리딩 과정에서도 '책에 MCP 내용이 포함되지 않은 점이 아쉽다'는 피드백이 있었습니다. 이러한 요청을 반영하여 한국어판에는 부록 형태로 MCP 관련 내용을 추가했습니다.
MCP의 개념부터 간단한 서버 구축법, 공개 MCP 사용법, 그리고 랭체인 연동 방식까지 담았습니다. 어쩌면 초보자분들께는 다소 생소할 수 있지만, AI 활용법을 확장할 좋은 계기가 되었으면 합니다. MCP가 궁금했던 분들께 도움이 되기를 바랍니다.
이번 한국어판은 입문자분들이 막힘없이 실습을 따라가실 수 있도록, 하나하나 점검하며 준비했습니다. 프롬프트 번역, 실습 코드 보완, 부록의 MCP 내용까지 처음부터 끝까지 흐름이 끊기지 않도록 신경 썼습니다. 이제는 여러분이 직접 시도할 차례입니다. 책 속 예제를 그대로 따라해도 좋고, 조금씩 변형해 나만의 방식으로 확장해도 좋습니다.
궁금한 점이나 어려운 부분이 있다면 제 메일(teeddub.k@gmail.com)로 언제든 편하게 질문 주세요. 여러분의 발전을 응원합니다!
강민혁
랭체인은 AI 에이전트 애플리케이션의 개발, 운영, 관리를 지원하는 프레임워크로 구글, 데이터브릭스, 바이트댄스 등 다양한 기업에서 활용하고 있는 기술입니다. 파이썬이나 자바스크립트 기초 지식만 있으면 최신 데이터를 활용하는 RAG부터 AI 에이전트 아키텍처 설계, 서드파티 API 통합, LLM 활용, 배포 및 모니터링까지 AI 애플리케이션 개발의 전 과정을 직접 구현할 수 있는 것이 특징입니다.
『러닝 랭체인』은 이러한 랭체인의 핵심 개념부터 실전 적용까지 단계별로 안내하는 도서입니다. 자체 데이터를 활용한 AI 에이전트 구축 방법을 체계적으로 익히고, 최신 AI 기술을 활용한 개발 역량을 키우고 싶다면 『러닝 랭체인』을 확인해 보시기 바랍니다.
러닝 랭체인: 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처
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