trimurti

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。

LangChain version 1.0を活用した生成型AIサービス構築

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

챗지피티

ChatGPT

prompt engineering

랭체인

LangChain

Generative AI

실습 환경 설정

API Key 생성 및 저장

LangChain 개요

Agent

검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)

Agent 응용

LangGraph