LangGraph version 1によるAIエージェント:基礎から応用まで
goodwon5937125
この講義は、ChatGPTが単なる対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AIエージェントへと発展するすべての過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要フレームワークを活用して、実務ですぐに活用できるAIエージェントを自ら作成します。
初級
AI, ChatGPT, LLM
この講義は、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を 👉 概念の説明だけで終わらせず 👉 実際に動作する構造を自ら作り 👉 拡張・高度化まで経験する実習中心の講義です。 単純なRAGの例題から出発し、 Advanced RAG → Modular RAG → エージェントベースのRAGまで 現場ですぐに活用できるレベルへと段階的に学習します。
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を構造的に分離して設計
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
この講義はRAG(Retrieval-Augmented Generation)のすべてを学ぶ、実践中心の講義です。
基本的なNaive RAGから始まり、Advanced RAGを経て、最新トレンドであるAgentic RAGまで段階的に学習します。
LangChainとLangGraphを活用して、実務ですぐに適用可能なRAGシステムを構築する方法を学びます。.
📌段階別学習: Naive → Advanced → Modular(Agentic)の順に難易度を段階的に高めていきます
📌多様なツールの経験: 複数のVector DB、Embedding Models、Retrieverを実際に扱ってみます
📌 ハイブリッド検索: Elasticsearchを活用して、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせる方法を学びます
📌最新技術: LangGraphを活用したエージェントRAGまで扱います
📌性能評価: RAGAsを通じてRAGシステムの性能を客観的に評価する方法を学びます

LLMベースのアプリケーション開発者
LLM APIの使用経験があれば、この講座を通じて企業データを活用したプロダクションレベルのAIサービスを構築することができます。

RAGシステムを初めて学ぶ方
RAGが初めてなら、この講義を通じて基礎から実践的なデプロイまで完璧にマスターできます

AIエージェントに関心がある方
エージェントに関心があるなら、この講座を通じてLangGraphで複雑な意思決定を行うAgentic RAGを実装することができます
様々なデータソースからRAGシステムを構築できます
プロジェクトの特性に合わせたVector DBとEmbedding Modelを選択できます。
RAGの性能を改善する様々な技法を適用できます。
LangGraphで複雑なエージェントベースのRAGを設計し、実装することができます。
RAGシステムの品質を定量的に評価し、改善することができます。
高度なRetriever手法
MultiQuery RetrieverとRerankerを活用して、検索品質を向上させる方法を学びます。.
ハイブリッドRAGの実装
Elasticsearchを活用してベクトル検索とキーワード検索(BM25)を組み合わせたハイブリッド検索システムを構築します。
RAG 性能評価
RAGAsフレームワークを使用して、RAGシステムの回答品質を客観的に測定し、改善します。 framework.
LangGraphを活用したエージェントRAG
Vanilla RAG、Corrective RAG、Self RAG、Supervisor Agentsなど、多様なエージェントベースのRAGをLangGraphで実装します。 using LangGraph.
講義はMacOSを基準に説明します。Pythonを動かせる環境であれば、WindowsやLinuxなどOSに関係なく講義を進めることができます。
講義ではVSCodeエディタを活用していますが、CursorやPyCharmなど、すべてのエディタで可能です。
セクションごとに圧縮ファイル(requirements.txt、jupyter filesなど)を提供します。
必須知識:Python
入門知識
LangChainまたはLangGraphの授業が必要な場合
応用知識
OpenClawのようにDeep Agentの授業が必要な場合
学習対象は
誰でしょう?
LLMは使ってみたけれど、RAGの仕組みがよく分からない方へ
LangChain/LangGraphを理由もなく使っていた方
RAGの性能が出ない理由を知りたい方
エージェントベースのRAGまで拡張したい方
前提知識、
必要でしょうか?
授業でChatGPT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
21
受講レビュー
3
回答
4.9
講座評価
4
講座
こんにちは、講師を務めるチョ・ギョンウォンです。
私は中小企業から大企業まで、さまざまな産業環境でウェブ開発、人工知能(AI)、そしてAWSインフラ構築など、幅広い実務経験を積んできました。
これらの経験を活かし、2022年からはオフラインでAI分野の講義を行い、実務と理論をつなぐ教育を続けています。
全体
50件 ∙ (9時間 29分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
4件
5.0
4件の受講レビュー
受講レビュー 76
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 9
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 111
∙
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