[책 리뷰] 랭체인으로 배우는 RAG의 핵심: VectorRAG & GraphRAG 비교 실습서
랭체인으로 배우는 RAG의 핵심요즘 LLM 기반 서비스가 우후죽순으로 등장하면서, RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 그 중심에는 대표적인 두 방식인 VectorRAG와 GraphRAG가 있습니다. 『랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG』는 이 두 RAG 방식의 개념과 구현법을 실습을 통해 차근차근 알려주는 입문서로, 실무 개발자와 AI 초심자 모두에게 유용한 책입니다.
📘 이 책은 어떤 책인가요?
- 핵심 이론은 간단히, 실습은 풍부하게!
- VectorRAG와 GraphRAG의 차이를 체계적으로 비교
- OpenAI와 DeepSeek 모델의 성능 차이 실습으로 확인
- Neo4j 기반 GraphRAG 구현까지 다룸
단순히 개념 설명에 그치지 않고, 자동차·영화·건강 등 다양한 도메인의 예제를 활용해 RAG를 직접 구현해보게 해줍니다. 특히 VectorRAG에 딥씨크(DeepSeek) 모델을 적용해보고, OpenAI와 비교하는 점이 인상 깊었습니다.
🔍 인상 깊은 구성 포인트
1️⃣ RAG 개념부터 확실히 짚고 시작
1장에서는 RAG의 필요성과 구현 원리를 설명하고, VectorRAG와 GraphRAG를 데이터 성격에 따라 어떻게 선택할 수 있는지를 알려줍니다. 초심자도 어렵지 않게 따라갈 수 있도록 쉬운 설명이 돋보입니다.
2️⃣ OpenAI vs DeepSeek 성능 비교 실습
OpenAI API와 로컬에서 구동 가능한 DeepSeek 모델을 동일한 VectorRAG 예제에 적용해보고 결과를 비교합니다. 특히 오픈소스 모델에 관심이 있는 분들에게 매우 유익한 파트입니다. 딥씨크 모델을 Ollama로 구동하는 팁도 실려 있어 실용적입니다.
3️⃣ GraphRAG 실습: Neo4j와 랭체인의 만남
그래프 기반의 데이터 관계를 어떻게 LLM과 연계하는지, Neo4j의 Cypher 쿼리부터 LangChain으로의 통합 방법까지 실제 예제를 통해 학습할 수 있습니다. 축구, 영화, 건강 데이터를 기반으로 한 실습이 흥미롭고 현실적입니다.
4️⃣ Copilot 검색 방식과의 비교
마지막 장에서는 Microsoft Copilot에서 활용되는 검색 기술과 RAG의 차이를 분석하며, 앞으로의 방향성과 윤리적 이슈까지 다룹니다. 기술적인 시야뿐 아니라 사회적 맥락까지 고려하고 있어 균형 잡힌 시선을 제공합니다.
🧪 실습 환경도 친절하게 안내
- 아나콘다 가상환경 설정
- OpenAI & DeepSeek API 키 준비
- Neo4j 설치 및 사용법
- PDF, 웹, 다중 파일 데이터 처리 실습 등
초심자도 그대로 따라 하면 실습이 가능하도록 환경 설정과 데이터 준비까지 친절하게 설명되어 있어 실습서로 손색이 없습니다.
📌 이런 분들께 추천합니다
- RAG의 기본 개념과 두 가지 구현 방식(VectorRAG, GraphRAG)을 비교하고 싶은 분
- 실무에 LLM 기반 서비스를 도입하고자 하는 개발자
- OpenAI와 딥씨크(DeepSeek) 모델의 차이를 체감해보고 싶은 분
- Neo4j, Cypher 기반의 지식그래프 기술에 관심 있는 분
📝 총평
『랭체인으로 RAG 개발하기』는 단순 이론서가 아닌 실습 중심의 가이드북입니다. 요즘 뜨는 LLM+RAG 아키텍처에 입문하고자 하는 분들에게는 더할 나위 없이 좋은 출발점이 될 것입니다. 기술을 직접 구현하며 배우고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다.
✅ 요약
| 주제 | VectorRAG & GraphRAG 개념 및 실습 |
| 실습 툴 | LangChain, OpenAI, DeepSeek, Neo4j |
| 난이도 | 초중급 |
| 특징 | 실습 위주, 두 RAG 방식 비교, 모델 성능 비교 가능 |
이 책을 통해 VectorRAG와 GraphRAG의 차이를 명확히 이해하고, 앞으로의 RAG 기반 LLM 시스템을 더욱 효과적으로 설계할 수 있을 것입니다. 실습을 좋아하는 여러분이라면 꼭 한 번 읽어보세요!