This is a great lecture for understanding the overall flow. The content is explained in an easy-to-understand way.

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This course covers the entire process of designing and implementing generative AI services centered on LangChain 1.0 and LangGraph through step-by-step hands-on practice.

Beyond simple LLM calls, you'll directly implement operational AI system architectures that include agent-based architecture, state management, memory, streaming, middleware, and Human-in-the-Loop.

Through hands-on practice with document/PDF/web data-based RAG systems, SQL Agent (Chinook DB), tool-calling-based Agents, Supervisor pattern multi-agents, and state machine-based workflows using LangGraph Graph API, you'll build reusable agent pipelines that can be immediately applied in real-world scenarios.

Additionally, through structured output (Pydantic-based), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, PII protection), and token/step-by-step streaming, you'll complete generative AI applications with the stability, scalability, and controllability required in actual services.

👉 For those who want to accurately understand the internal structure and execution flow of LangChain/LangGraph
👉 For those who want to implement RAG·Agent as a real service structure, not just a "demo"
👉 This is the optimal course for those who need a realistic practical roadmap covering state-based agents, SQL·document automation, and multi-agent orchestration.

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Building Generative AI Services with LangChain version 1.0

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。
単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。

ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。

また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。

👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方
👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方
👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。