Flutter로 만드는 LLM 챗봇 (feat. Gemini)

안녕하세요! 지난번 제 첫 책 출간 소식과 함께 예고해 드렸던 'AI 에이전트 평가(Evaluation)' 심화 강의가 드디어 오픈되었습니다!🎉

지난번 남겨드린 메시지에서 말씀드렸듯, 책을 통해 평가에 관한 '이론적인 토대와 핵심 원칙'을 다졌다면, 이번 강의는 실무 환경에서 이를 어떻게 자동화하고 시스템으로 구축할 것인가에 대한 완벽한 실습 및 적용 가이드입니다.

첨부된 목차에서 보실 수 있듯, 주관적인 테스트를 넘어 객관적인 지표로 에이전트를 관리하기 위한 핵심 내용들을 꽉꽉 채워 담았습니다.

📌 주요 강의 내용

• Golden Dataset 구축의 모든 것: RAGAS 라이브러리, LangSmith, 커스텀 에이전트 및 Claude Code Agent Skill을 활용한 효율적인 평가 데이터셋 생성 기법

• 다각도 평가(Evaluation) 실습: 최종 답변의 정확도를 보는 e2e 평가부터, 문서를 잘 가져왔는지, 도구를 알맞은 순서대로(Trajectory) 활용했는지 검증하는 Component Evaluation까지

• 고급 평가 지표 및 프레임워크 적용: Anthropic 권장 에이전트 평가 지표, 그리고 AI의 잠재력(pass@k)과 일관성(pass^k)을 측정하는 방법

• 지속 가능한 평가 시스템 구축 방안

단순히 에이전트를 '구현'하는 것을 넘어, 프로덕션 레벨에서 내 AI가 "항상 올바르게 동작하는가?"를 데이터로 '증명'하고 최적화하고 싶으신 분들께 가장 확실한 길잡이가 될 것입니다. 책으로 단단한 기본기를 다지셨다면, 이제 이어지는 이번 실습 강의를 통해 '평가의 완성'을 직접 경험해 보세요!

출시 기념 얼리버드 30% 할인 중이니, 책으로 다진 탄탄한 이론을 바탕으로 지금 바로 '평가의 완성'을 경험해 보세요!

https://inf.run/k5fDe

인녕하세요, 강병진입니다.

안녕하세요, 최근 좋은 기회로 앤드 스튜디오의 '에이스 리포트'에 참여해 저의 커리어 스토리를 공유하게 되었습니다.

새로운 시작을 앞두고 있지만, 이 영상이 빅테크 이직의 노하우를 다루기보다는 제가 그동안 일을 대하며 고민하고 경험했던 생각들을 담담하게 풀어내는 자리가 되었습니다.

돌아보면 저의 커리어는 성공보다는 실패에 더 가까웠던 것 같습니다. 링크드인에는 기록되지 않은 창업과 폐업의 경험들, 합격보다 훨씬 많았던 불합격의 순간들이 있었습니다. 하지만 그 과정에서 얻은 배움과 교훈들이 있었기에 지금의 제가 있다고 생각합니다.

'일잘러'라는 제목은 조금 쑥스럽지만, 끊임없이 도전하고 그 속에서 배우고자 했던 저의 이야기가 비슷한 고민을 하시는 분들께 조금이나마 가닿기를 바랍니다.

시간 내어 시청해주시고, 영상에 대한 생각도 나눠주시면 큰 힘이 될 것 같습니다.

https://youtu.be/UR9PL1Jz-qs?si=nYUszHC3GrU21K-Q

수강해주시는 수강생 여러분들 감사드리고, 강의 수강하시면서 설명이 부족한 부분이나, 이해가 되지 않는 부분들, 그리고 현업에 적용하시면서 마주하시는 어려움들은 질문으로 올려주시면 최대한 빠르게 답변 드리겠습니다.

감사합니다

강병진 드림