📚 랭체인으로 RAG 개발하기: 여러 종류의 RAG 탐색

랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG

AI 엔지니어로서 그리고 최근에는 멀티에이전트 시스템을 구현해보면서 Agentic RAG에 많은 관심이 있는 상태였습니다. 그래프 RAG는 “블로그 글·논문만 읽어본 상태”였어요. 마침 Neo4j GraphRAG가 화두가 된 지금, 두 방식을 나란히 실습할 수 있는 한글 책이 나와 반가웠습니다. 아마 이 RAG도 기본적인 에이전트 형태로 포함되어 따로 구성하지 않아도 될만큼 발전하고, 기본적인 attribute 중 하나로 고정될 가능성이 크지만, 지식을 알아두면 좋겠다고 생각했습니다.

누가 읽으면 좋을까?

• RAG를 MVP로만 구현해 봤지만, 추론‧근거 투명성을 높이고 싶은 개발자
• LangChain 0.2.x 기반 RAG 파이프라인을 팀 온보딩 자료로 정리해야 하는 리드
• OpenAI 대안으로 DeepSeek-R1 로컬 추론을 검증하려는 스타트업/연구원

초심자라면 먼저 LLM·Transformer 기초서를 병행하길 권합니다—이 책은 “RAG 실무”에 초점을 맞춰 이론 설명이 짧습니다.

책 개요

항목	내용
제목	랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG
저자·출판	서지영 지음 · 길벗
출간/분량	2025-04-25 / 312쪽
핵심 키워드	LangChain 0.2, VectorDB, Neo4j Cypher, DeepSeek-R1

책의 구성 (요약)

1. VectorRAG & GraphRAG 개념 – RAG 정의, 벡터·그래프 기초
2. OpenAI vs DeepSeek – GPT 계열과 DeepSeek-R1 원리·비용 비교
3. 실습 환경 – 아나콘다, DeepSeek 로컬 배포, Neo4j 설치 가이드
4. VectorRAG 실습(OpenAI) – 자동차·웹·PDF 예제로 메모리·Chain 옵션 실험
5. VectorRAG 실습(DeepSeek) – 동일 파이프라인으로 비용·응답 품질 비교
6. GraphRAG 실습 – 축구·영화·건강 데이터를 Neo4j로 적재·질의
7. Copilot 비교 & RAG 미래 – 그래프 검색 활용 사례·윤리·정책 논의

주요한 내용 요약

Vector ↔ Graph 두 파트를 동일한 데이터·질문 세트로 실험하도록 설계해 정량·정성 비교가 즉시 가능합니다. 이 구조 덕분에 팀 워크숍에 바로 활용하기 좋았습니다.

Key Insight: VectorRAG vs GraphRAG

특징	VectorRAG	GraphRAG
핵심 저장소	FAISS·Qdrant 등 벡터DB	Neo4j · Memgraph 등 그래프DB
장점	빠른 유사도 검색	관계 추론·근거 그래프 시각화
약점	다의어·롱컨텍스트 한계([FalkorDB Knowledge Graph Database][7])	초기 데이터 모델링 비용
실무 Tip	“문서-Embed-Chunk” 파이프라인	“엔티티 - 관계 추출 → Cypher”

 

장점 (Pros)

1. 두 RAG를 한 번에 – 벡터·그래프 각각의 코드·데모를 모듈만 교체하며 학습
2. OpenAI ↔ DeepSeek 비교 – 동일 쿼리로 응답 품질·토큰 비용 로그를 분석하게 유도
3. 그래프RAG 최신 레퍼런스 포함 – LangGraph GraphState, Neo4j 파트너 패키지 흐름을 반영
4. Step-by-Step 실습 – 가상환경 세팅부터 오류 트러블슈팅까지 캡처·TIP 수록

⚠️ 고려할 점

• Transformer 기초 챕터가 짧아 LLM 구조를 처음 접하는 독자는 별도 자료가 필요합니다.
• 예제가 LangChain 0.2.x에 묶여 있어, 차후 버전에서는 import 변경이 요구될 수 있습니다.

추천 대상

• RAG를 대충알고 있지만, 다양한 종류에 대해서는 아직 모르는 독자
• RAG에 대해서 좀 더 알고 싶은 독자

종합 리뷰

벡터 RAG로 빠른 MVP를, 그래프 RAG로 해석 가능성·정밀도를 끌어올리려는 실무자의 가이드 역할 정보를 제공합니다. 다만 LLM 기초부터 배우려는 입문자보다는, RAG를 서비스에 붙일 당장 의지가 있는 개발자에게 더 큰 가치를 줄 것입니다.

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해당 리뷰는 길벗 서평단 활동으로 도서를 제공받아 작성되었습니다.