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。
Basic
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。
56名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限
# 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。
379
受講生
11
受講レビュー
2
回答
4.8
講座評価
3
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):
¥6,106
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