랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG (현직 AI Specialist에게 배우는 RAG! 파이썬, 오픈AI, Neo4j로 실습하며 개념과 원리를 이해하

서지영

마이크로소프트에서Data&AISpecialist로근무중이며,정보관리기술사와컴퓨터시스템응용기술사로20년넘게IT분야에서일하고있다.고려대학교대학원에서빅데이터및인공지능에대한전문적인연구를진행하면서『모두의인공지능기초수학』(길벗,2020),『딥러닝텐서플로교과서』(길벗,2021),『딥러닝파이토치교과서』(길벗,2022),『챗GPT,거부할수없는미래』(길벗,2023)『랭체인으로LLM기반의AI서비스개발하기』(길벗,2024),『랭체인&랭그래프로AI에이전트개발하기』(길벗,2025)등을저술했다.

1장VectorRAG&GraphRAG개념이해하기
1.1RAG란무엇인가?
___1.1.1RAG란?
___1.1.2RAG의필요성
___1.1.3RAG핵심원리
___1.1.4RAG구현방법
1.2VectorRAG란무엇인가?
___1.2.1벡터란?
___1.2.2벡터처리과정
___1.2.3벡터저장소
___1.2.4VectorRAG란?
___1.2.5VectorRAG는언제사용하나요?
1.3GraphRAG란무엇인가?
___1.3.1그래프란?
___1.3.2GraphDB:Neo4j
___1.3.3GraphRAG란?
___1.3.4GraphRAG는언제사용하나요?

2장OpenAI개념과원리이해하기
2.1OpenAI란?
2.2OpenAI모델
___2.2.1GPT시리즈
___2.2.2ChatGPT
___2.2.3DALL·E시리즈
___2.2.4Whisper
___2.2.5Sora
___2.2.6임베딩
2.3ChatGPT의원리
___2.3.1트랜스포머란?
___2.3.2트랜스포머가등장한이유
2.4OpenAI추론모델:o3-mini
___2.4.1추론을해야하는질문
___2.4.2정답이확실한질문
2.5OpenAI모델사용시고려사항

3장DeepSeek개념과원리이해하기
3.1DeepSeek란?
3.2DeepSeek가부각된배경
3.3DeepSeek-R1의원리
3.4DeepSeek모델
3.5DeepSeek모델사용시고려사항

4장실습환경준비하기
4.1아나콘다설치및구성
___4.1.1아나콘다설치하기
___4.1.2아나콘다가상환경구성하기
4.2API키준비하기
4.3DeepSeek모델준비하기
4.4Neo4j설치및구성하기
___4.4.1Neo4j설치하기
___4.4.2Neo4j사용방법익히기
___4.4.3Neo4j에서Cypher사용하기

5장VectorRAG실습:OpenAIAPI사용
5.1자동차데이터검색하기
5.2웹데이터검색하기
5.3PDF에서다육이데이터검색하기
5.4랭체인의메모리사용하기
5.5여러파일에서데이터가져와검색하기
5.6랭체인&라마인덱스비교
5.7VectorRAG에부적합한사례

6장VectorRAG실습:DeepSeek모델사용
6.1자동차데이터검색하기
6.2웹데이터검색하기
6.3PDF에서다육이데이터검색하기
6.4랭체인의메모리사용하기
6.5여러파일에서데이터가져와검색하기

7장GraphRAG실습
7.1랭체인에서그래프사용하기
7.2축구데이터검색하기
___7.2.1축구데이터생성하기
___7.2.2축구데이터검색하기
7.3PDF파일불러와서검색하기
7.4영화데이터검색하기
___7.4.1영화데이터생성하기
___7.4.2영화데이터검색하기
7.5자동차데이터검색하기
___7.5.1자동차데이터생성하기
___7.5.2자동차데이터검색하기
7.6건강데이터검색하기
___7.6.1건강데이터생성하기
___7.6.2건강데이터검색하기

8장Copilot과GraphRAG비교및RAG의사회적영향
8.1Copilot에서사용하는그래프기반검색과GraphRAG비교
___8.1.1Copilot에서사용하는검색
___8.1.2일반적인RAG와Copilot검색비교
8.2RAG패러다임이후:다음단계는?
___8.2.1RAG의한계와발전방향
___8.2.2AIAgent와강화학습
8.3RAG의사회적영향
___8.3.1신뢰성과투명성문제
___8.3.2AI의윤리적고려사항
___8.3.3정책및규제이슈
8.4인간삶의변화
___8.4.1업무의변화
___8.4.2개인삶의변화

찾아보기

개념과원리를핵심위주로간단하게!
기본예제를구현하며배우는RAG입문!

이책에서다루는내용:VectorRAG&GraphRAG
LLM관련기술의핵심은RAG입니다.RAG는데이터성격에따라VectorRAG와GraphRAG로구분할수있습니다.이책은RAG개념을비롯해,비슷하면서도서로다른VectorRAG와GraphRAG의개념과원리를비교하며알아봅니다.기존에사용했던일반적인RAG인VectorRAG방식과데이터간의관계를파악하고활용할수있는GraphRAG방식을각각어떤시나리오와데이터에서활용하면좋을지살펴보고,랭체인을이용한구현방법도알아봅니다.

이책에서다루는내용:오픈AI&딥씨크
랭체인을이용해본격적으로구현하기에앞서RAG에주로활용되는모델을살펴볼텐데,이책에서는오픈AI모델과추론모델,그리고오픈소스인딥씨크모델의원리와배경에대해간단히훑어봅니다.이어서VectorRAG를구현한동일한랭체인코드에서오픈AI모델과딥씨크모델을각각사용해볼것입니다.이로써실제로두모델의성능차이가어떤지비교해볼수있습니다.딥씨크모델은안전하게사용하기위해Ollama를통해로컬에내려받아실행합니다.

이책의실습시나리오:기초예제구현하기
다양한시나리오로랭체인을이용해RAG를구현해봅니다.예제는누구나따라할수있고,가장기본이되는쉬운기초예제로준비했으며,오픈AI모델과딥씨크모델의차이&VectorRAG와GraphRAG의차이를이해할수있습니다.마지막으로코파일럿에서도Vector검색과Graph검색이활용되므로,코파일럿에서사용하는검색방식과VectorRAG,GraphRAG의차이를간단히비교해봅니다.

[VectorRAG예제]
٠자동차데이터검색하기
٠웹데이터검색하기
٠PDF에서데이터검색하기
٠랭체인메모리사용하기
٠여러파일에서데이터가져와검색하기

[GraphRAG예제]
٠축구데이터검색하기
٠PDF파일불러와서검색하기
٠영화데이터검색하기
٠자동차데이터검색하기
٠건강데이터검색하기