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AI Agent Development

AIエージェントで実装するRAGシステム(w. LangGraph)

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に実践できるハンズオンチュートリアルです。

（4.9）受講レビュー 92件

受講生 7,613名

  • pdstudio
이론 실습 모두
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AI Agent
LangGraph
RAG
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LangChain

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • LangGraphを活用したAIエージェント構造設計及び実装

  • AIエージェントをRAG(Retrieval-Augmented Generation)に適用

  • Tool Calling(ツールコーリング) 機能実装で AI エージェントの能力を拡張する

  • Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG など、最新エージェントRAGアーキテクチャ マスター

強力なRAGシステム向け
魔法ツールAIエージェント🪄

紹介ページ
オートバンドバナー（32）

LLMは自然言語処理とテキスト生成に優れていますが、複雑なワークフローを自分で調整したり意思決定をしたりするには限界があります。

LLMのパフォーマンスを向上させるAIエージェント🔧

✅状況に合ったツールを選択

LLMが状況に合わせてどのツールを使用するかを決定するのに役立ちます。

✅最適な検索クエリの生成

ユーザーの質問が不明瞭または複雑になったときにクエリを細分化または修正して、より正確な結果を得るのに役立ちます。

✅クオリティの高い回答の導出

複数の結果が返される場合は、最も関連性の高い情報を評価し、最適な回答を選択してユーザーに正確な情報を提供できます。

✅結果改善のためのフォローアップ作業の判断

結果が不十分または不正確な場合は、追加の操作が必要かどうかを判断し、検索を繰り返すか、新しいアプローチを試みるフィードバックループを実行します。

LanGraphはなぜ使用されますか？

LangGraphは複雑なワークフローを実装するのに有利なツールです。

＜ラングラフの特徴＞

  • ノードベースの管理により、さまざまな状態と条件を簡単に処理できます。

  • 複雑なワークフローを視覚的に管理できます。

  • ラングラフにエージェントを結合すると、さまざまなモジュールを効果的に接続して実行できます。


この講義の特徴

スクリーンショット2024-10-11 115028

実践中心の段階的学習

理論の説明 すぐに関連する実践を進め、概念を確実に理解し適用する能力を育成します。

スクリーンショット2024-10-11 115129

最新トレンドを反映したカリキュラム

エージェントベースのRAGに関する最新の技術と方法論を積極的に反映し、現業ですぐに利用可能な知識を提供します。

タイトルを入力してください_-001（12）
スクリーンショット2024-10-11 114528

LangGraph 完全ガイド

複雑なLangGraphを誰でも理解できるように基礎からじっくりと説明し、様々な実例で深化学習します。

チュートリアル提供で復習が容易

LangGraphとエージェントRAGの内容をまとめたWikidox教材を提供し、受講後も継続的な学習と参照が可能です。

このようなことを学びます。

LangGraphでAIエージェントフローを設計する

LangGraphの重要な概念であるステータスグラフ、条件付きエッジ、フィードバックループを学習し、AIエージェントの複雑な意思決定プロセスをグラフ化する方法を理解します。

Tool CallingでAI能力を拡張する

AIエージェントの能力を実際の世界と結び付けるTool Calling技術を習得します。 LanChainの組み込みツール、カスタムツールなどを直接作成して呼び出す方法について説明します。外部APIとさまざまなツールをAIシステムに統合する方法を学びます。

エージェントベースの高度なRAG技術の実装

RAGシステムのパフォーマンスを一段階引き上げる高度な技術を探求します。コンテキストに応じて動的に機能するAdaptive RAG、AIが自分の出力を評価して改善できるSelf RAGとCorrective RAGの概念と実装技術を習得します。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン（OS）：MacOSで講義を進める（Linux、Windowsユーザーも練習可能）

  • 仮想環境の使用：Poetry基準で講義進行（conda、venvユーザーも実習可能）

  • 使用ツール：VS Code、OpenAI APIなど、LLM認証キーが必要（別途費用発生可能）

  • PC仕様：該当なし

  • ラングラフ（LangGraph）バージョン：v0.2.34適用

  • ランチェーン（LangChain）バージョン：v0.3.1適用

学習資料

  • 実習に必要な資料提供（講義授業ノート、実習コード）

  • ウィキドックスに参考教材を提供： https://wikidocs.net/book/16723

選手の知識と注意事項

  • Pythonの基本知識がある方（基本プログラム可能な方）

  • [無料講義]入門者のためのLangChainの基礎（必須）： https://inf.run/Xabb2


  • ご質問やご意見がございましたら、お気軽にご質問ください。

連携講義案内

  • RAGマスター：基礎から高度な技術まで（feat。LangChain）

  • RAGの実装からパフォーマンス評価まで -

    9時間で終わる実戦AI開発

    • LangChainベースのRAGシステム構築実践

    • 高度なRAG技術学習

    • RAGシステム性能評価方法論

    • LangChainの最新LCEL文法とRunnable活用法


  • リンク: https://inf.run/CxVA3

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • チャットボットを超え知能型AIエージェントを直接作りたい方々

  • RAGとLLMを活用した実用的なAIソリューション開発に挑戦したい方々

  • ランチェインベースの「チャットボット」または「RAG」講座を受講後、次のステップへ進みたい方

前提知識、
必要でしょうか？

  • パイソン

  • (無料講義) 入門者のための LangChain基礎 [必須]

  • (有料講座) RAGマスター：基礎から上級技法まで [推奨]

こんにちは
です。

13,490

受講生

456

受講レビュー

126

回答

4.8

講座評価

7

講座

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

 

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

 

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

  

[집필]

 

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

カリキュラム

全体

54件 ∙ (6時間 45分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

92件

4.9

92件の受講レビュー

  • qkenr1321559님의 프로필 이미지
    qkenr1321559

    受講レビュー 6

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    61% 受講後に作成

    This is a well-organized and neat lecture. I hesitated to purchase it since I already had experience with the LangGraph project, but the content is so neatly organized and explained calmly step-by-step that I learned things I didn't know before and don't regret buying it at all. I'm seriously considering buying the RAG Langchain lecture because of this lecture.

    • pdstudio
      知識共有者

      Thank you so much! 😊 I'll prepare an even better lecture for you next time! 🌟

  • chpark335702님의 프로필 이미지
    chpark335702

    受講レビュー 1

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    5

    31% 受講後に作成

    • good5229님의 프로필 이미지
      good5229

      受講レビュー 3

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      31% 受講後に作成

      • dkdleldml121511님의 프로필 이미지
        dkdleldml121511

        受講レビュー 1

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        31% 受講後に作成

        • cyi383177691님의 프로필 이미지
          cyi383177691

          受講レビュー 2

          ∙

          平均評価 5.0

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          This course is designed for beginners and consists of easy explanations and various hands-on projects. It covers data collection using web crawling and LangChain tools, and summarization, extraction, sentiment analysis, and recommendation systems using LLM.

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          Learn LangChain's basic concepts and usage with Python. Hands-on practice will be conducted primarily in a Google Colab (colab) environment, with materials provided via Github.

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