AI Agent with LangGraph version 1 基礎から上級まで
goodwon5937125
この講義は、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。
초급
AI, ChatGPT, LLM
この講座は、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を 👉 概念説明で終わらせず 👉 実際に動作する構造を直接作りながら 👉 拡張・高度化まで体験する実習中心の講座です。 シンプルなRAGの例から始めて、 Advanced RAG → Modular RAG → AgentベースのRAGまで 実務ですぐに活用できるレベルで段階的に学習します。
6名 が受講中です。
# RAGの全体パイプライン構造を明確に理解
Naive RAGの限界とAdvanced RAGが必要な理由の体得
# VectorDB、Retriever、Evaluationの構造的分離設計
PGVector、Elasticsearch など多様な VectorDB ベースの RAG 実装経験
Self-RAG、Corrective RAG(CRAG)、Supervisor Agent RAGまで拡張
学習対象は
誰でしょう?
LLMは使ったことがあるけどRAG構造がよく分からない方
LangChain/LangGraphを理由なく使っていた方
RAG性能が出ない理由を知りたい方
Agent ベースの RAG まで拡張したい方
前提知識、
必要でしょうか?
授業ではChat GPTの有料モデルを使用します。
Pythonの基礎知識が必要です。
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受講生
6
受講レビュー
1
回答
4.7
講座評価
3
講座
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.
全体
50件 ∙ (9時間 29分)
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