AI Agent with LangGraph version 1 기초부터 고급까지
당근먹는토끼
이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.
초급
인공지능(AI), ChatGPT, LLM
이 강의는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 👉 개념 설명에서 끝내지 않고 👉 실제로 동작하는 구조를 직접 만들며 👉 확장·고도화까지 경험하는 실습 중심 강의입니다. 단순한 RAG 예제에서 출발하여, Advanced RAG → Modular RAG → Agent 기반 RAG까지 현업에서 바로 활용 가능한 수준으로 단계적으로 학습합니다.
RAG의 전체 파이프라인 구조를 명확히 이해
Naive RAG의 한계와 Advanced RAG가 필요한 이유 체득
VectorDB, Retriever, Evaluation을 구조적으로 분리 설계
PGVector, Elasticsearch 등 다양한 VectorDB 기반 RAG 구현 경험
Self-RAG, Corrective RAG(CRAG), Supervisor Agent RAG까지 확장
학습 대상은
누구일까요?
LLM은 써봤지만 RAG 구조가 헷갈리는 분
LangChain/LangGraph를 이유 없이 쓰고 있던 분
RAG 성능이 안 나오는 이유를 알고 싶은 분
Agent 기반 RAG까지 확장하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
수업에서 Chat GPT 유료 모델을 사용합니다.
Python 기초 지식이 필요합니다.
282
명
수강생
6
개
수강평
1
개
답변
4.7
점
강의 평점
3
개
강의
안녕하세요, 강의를 맡은 조경원입니다.
저는 중소기업부터 대기업까지 다양한 산업 환경에서 웹 개발, 인공지능(AI), 그리고 AWS 인프라 구축 등 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔습니다.
이러한 경험을 바탕으로 2022년부터는 오프라인에서 AI 분야의 강의를 진행하며, 실무와 이론을 연결하는 교육을 이어오고 있습니다.
전체
50개 ∙ (9시간 29분)
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