[도서후기] LLM 프로덕션 엔지니어링

 

 

<LLM 프로덕션 엔지니어링> 루이-프랑수아 부샤르, 루이 피터스, 김태헌 역, 제이펍

* 출판사 협찬도서를 받아 서평단 자격으로 작성한 주관적인 리뷰입니다.

LLM기반 에이전트 프로그래밍에 대해 체계적이고 심도 있는 책이 나왔다.
최근 여러 책들이 난립하고 있지만 뭔가 체계적이거나 내용적으로 충실하게 LLM 에이전트 프로그래밍을 소개하는 책을 발견하기는 쉽지 않았다.

물론 개인적으로 좋아하는 책이 있긴 하지만 이 책은 기존에 내가 선호했던 LLM 에이전트 프로그래밍 책과 차별되는 점이 있어 좋았다.

저자들은 towards AI라는 인공지는 교육 컨텐츠 회사의 공동 창립자로 해당 회사는 LLM 에이전트에 대한 교육 코스웍을 제공하는 사업을 하고 있다고 소개하고 있어. 책에서 소개한 해당 회사의 홈페이지에 들어가니 84개의 코스에 40시간이면 수강할 수 있다는 소개 영상을 볼 수 있었다.

아마도 유튜브 영상 강의도 같이 제공하는 것 같은데 중요한 것은 저자들이 설계한 커리큘럼에 맞게 책이 쓰여졌다는 사실이다.

그만큼 내용의 진도에 대한 단계적인 설정도 그렇고 매 챕터마다 소개하고 있는 실습 예제들은 따라하기 쉬우면서도 챕터의 내용을 충실하게 반영하고 있어 읽으면서도 교재를 읽고 있다는 느낌을 받았는데 전체 책의 내용을 훑고 나서 저자들의 정보를 접하니 이 책이 왜 체계적이라고 느껴졌는지 잘 알 수 있었다.

책은 LLM읠 기본적인 개념 및 현재의 활용 환경에 대한 소개로 시작해서 LLM을 활용하기 위한 필수적인 프롬프트 엔지니어링을 알려주고 중요한 RAG 시스템 구성방법에 대해 본격적으로 설명에 들어간다.

RAG라는 개념이 무엇이고 파이프라인 구성이 어떻게 되는지 RAG를 구성하기 위한 핵심도구인 LangChain과 LlamaIndex에 대해 소개하면서 두 개의 도구외에 많이 쓰이는 OpenAI API까지 전박적으로 도구적인 특성이 무엇인지 잘 정리해 두었다.

전반적으로는 랭체인에 대한 활용이 높지만 라마인덱스가 어떤 상황에서 사용되는지도 적절하게 사례로 소개하고 있어 두 가지 도구 모두 활용가능하도록 소개하고 있고 마지막으로 LLM에 대한 파인튜닝과 배포에 대한 내용까지 개발 전과정을 모두 살펴볼 수 있게 소개하는 점이 마음에 들었다.

특히 고급 RAG에서는 RAG의 지표 및 평가에 대한 부분을 다루면서 검증도구를 활용해서 PoC 단계를 지나 제품화 하기 위한 부분까지 꼼꼼하게 챙겨서 알려주고 있다.

저자들이 이야기하는 것처럼 기초부터 어드벤스까지 방대한 분량의 내용을 다양한 실습을 통해 세세히 잘 보여주고 있어 마치 저자들의 강의를 직접 듣는 것 같은 기분이 들게 하는 좋은 책이었다고 생각한다.