LangGraphを活用したAI Agent開発(feat. MCP)
jasonkang
大企業AI Agent担当者のノウハウがぎっしり詰まったLangGraph。現場でぶつかりながら得た知識をお伝えします。
初級
prompt engineering, LLM, AI Agent
シリコンバレー GenAI ハッカソン優勝者から学ぶ RAG。実務ノウハウがぎっしり詰まっています
受講生 4,497名
難易度 初級
受講期間 無制限


学習した受講者のレビュー
5.0
SEO
LLM入門をカン・ビョンジン講師で始めたのですが、後悔はありません!どれくらいかというと、次の講義が出るとすぐに受講を申し込むほどです😊😊 伝達力も良いですし、要点だけを的確に教えてくださるのが、まさに名講義だと思います。
5.0
김규태
講義を始める前に何を作るかを教えてくださるので、参考になりました。講義も詳しく説明してくださるので、LLMについては初心者の私でも難しくなくついていくことができました。ボットを作り、ストリームリットで配布まで教えてくださるので、本当にサービスを最初から最後まで作ったような感じです。次の講義であるAgent講義も楽しみにしています。ありがとうございます。
5.0
Hyuntak Lee
ランチェーンにこんな名講義がありません!私がランチェイン一人で一度見てみると市中に出てきたランチェイン関連図書は芽生えて購入し、講義もものすごく購入していたのに、ランチェインのバージョンアップのために無用物になったのが一二人ではなく、初心者の立場で理解できるように説明することがなかったええと。ところがカン・ビョンジン様の講義はバージョンもすべて最新なのに聞いてみるとロジックが一つ一つすべて理解できます。ランチェインを学びたい皆に注目したい講義です
LangChain
大規模言語モデル
Vector Database
リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション(RAG)
データ前処理と効率的なRetrieval: RAG構成に必要なデータ前処理技術とキーワードを活用して検索効率を最大化する方法を学びます。
効率的なプロンプト作成方法: LLMの性能が向上したため、日本語でプロンプトを作成しても良い結果を得ることができます。LangChainのPromptTemplateを活用して日本語プロンプト作成方法を学びます。
LLM性能評価とサービス最適化:サービス配布後のLLM評価を通じて、モデルの性能、信頼性、正確性を体系的に測定し最適化する方法を学びます。
RAGは検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation)で、大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させる技術です。LLMは膨大なテキストデータを学習して優れた言語理解と生成能力を持ちますが、偏向性と事実関係の誤りなどの限界があります。RAGはリアルタイム情報検索を通じてこのような限界を補完し、正確性と信頼性を高めることができます。
📌現場でLLM Application開発/デプロイ/運用中に身をもって体験しながら学んだノウハウを詰め込みました
📌 理論10% 実習90%。必須理論のみ軽く説明し、すべての講義はライブコーディングで構成されます
📌 エラーを意図的に編集していません。LLMサービス開発中にデバッグする方法を学ぶことができます
📌 講義質問解決100%!質疑応答を通じて講義内容や現場で直面した困難を一緒に解決します

どこから始めればいいかわからないです。
LLMを使ったサービスを作りたいのに、どこから始めれば
いいのか途方に暮れている開発者/開発チーム

RAGって何ですか?
RAGが何なのか、なぜ重要なのか気になります。最新技術を理解し、これを活用して自分だけのAIアプリケーションを開発したい方。

これ以上何をすべきでしょうか?
LLMアプリケーション開発中に
Hallucination問題を
解決しなければならない開発者/開発チーム
データ前処理とキーワード活用:RAG構成に必要なデータ前処理技術とキーワードを活用して検索効率を最大化する方法を学ぶことができます。
モデル性能評価: LLM評価を通じてモデルの性能、信頼性、正確性を体系的に測定し最適化する方法を身につけることができます。評価結果を通じてモデルの品質を向上させる方法を学びます。
サービスのデプロイとメンテナンス:Streamlitなどのツールを使用してアプリケーションをデプロイし、メンテナンスする方法を身につけ、実務にすぐに適用できるスキルを習得できます。
Hallucination問題の解決: LLMモデルが生成する不正確な情報を最小化し、より信頼性の高い情報を提供するための技術を学ぶことになります。
最新AI技術の理解と応用:RAGのような最新AI技術を理解し、これを活用して自分だけのAI応用プログラムを開発することができます
LLM回答ストリーミング
LLMが回答を生成している間、ユーザーが継続して
ローディング画面を見ていると、サービスの速度が遅いように感じられます。Streamingを通じてユーザーエクスペリエンスを
改善する方法を学びます
回答の出典提供
LLMサービスで最も問題となるHallucination。
回答を生成する際に回答の出典をユーザーに一緒に提供して回答の信頼度を向上させる方法を
学びます
LangSmithを活用したLLM評価
サービス運営中にKnowledge Baseも変更され、
プロンプトも修正する必要があります。アップデートするたびに
開発者が一つずつテストすることはできません。
安定的なサービス運営のためにLangSmithを活用してモデルの精度を検証する方法を学びます
LangChain Expression Language (LCEL)
LangChainは様々なchainを接続して使用できることをご存知ですか?LCEL文法を活用して
様々な機能を持つchainを実装し、接続して使用する方法を学びます
Vector Database(Chroma, Pinecone)
LangChainを活用してChroma、Pineconeなどの
Vector Databaseを活用してデータを保存し、類似度検索を通じて関連する文書を取得する方法を学びます
24年6月シリコンバレーGenAI Hackathon for Building RAG Applications and Fine-Tuning優勝
講義紹介動画でハッカソンの成果物発表動画の一部をご確認いただけます
(現)国内大手企業GenAI R&D及びグループ会社GenAI開発教育担当
(元) シリーズC AI スタートアップ Tech Lead
講義はMacOS基準で説明します。
Windows、Linux環境でもPythonが動作するなら、ついてこられます
ソースコード GitHub Repository (Jupyter Notebook, Streamlit)
補足説明のためのGitBook
Python基本文法
ChatGPTを一度でも使用したことがある方なら簡単に理解できます
LLMアプリケーション開発中に困難を経験された方々に最も多くの助けになると思います
学習対象は
誰でしょう?
LLMサービスを作ってみたい開発者
LLMアプリケーション開発経験を持つ開発者
RAGの構成中に苦労する開発者
前提知識、
必要でしょうか?
パイソン
インフラン認証
キャリア認証
19,051
受講生
1,500
受講レビュー
528
回答
4.9
講座評価
10
講座
FAANG シニアソフトウェアエンジニア
(元) GSグループ AI Agent プラットフォーム開発/運用
(元) GSグループ DX BootCamp メンター/コーチング
(元) シリーズC AIスタートアップ テクリード
Stanford University Code in Place Python Instructor
ネイバー ブーストキャンプ ウェブ/モバイル メンター
NAVER CLOUD YouTube Channel プレゼンター
一人でもテキパキこなすAIエージェント作り with LangChain & LangGraph 著者

Wanted プレオンボーディング フロントエンド/バックエンド チャレンジ 進行(累計 6000+) (tích lũy hơn 6000 người tham gia)
航海AIプラスコース 第1期コーチ khóa 1
全体
26件 ∙ (3時間 36分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
550件
4.9
550件の受講レビュー
受講レビュー 9
∙
平均評価 5.0
5
感じたこと 1)私はプライベートllmサービスを作成したと?実話?…簡単… 2)講師はこの多くの技術をどのように学んだのか… ずっと進むことができますか?欲求不満… でもふとアイデアが浮かび上がりましたね…。 講師様を督促して次の講義を作らせよう… お待ちしております!早く次の講義をお願いします! 実務でインターネットが不可能な環境なのでラマ3にする方法が気になります。そしてランスミスについてよく扱いたくなりました。
"講義を聞いてサービスを実装できるレベル"という認定を受けたようです。本当にありがとうございます。質問で投稿した内容に回答したように、LLM Evaluationは別途講義を撮影する予定です。講義が出たら一番先にお知らせします!
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
修正済み
受講レビュー 10
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
簡単なチャットボットを作ってみようと、数日をチャジピティと賑わった時間が無色に本当に理解しやすく開発過程を学ぶことができました。 一人で勉強する時とは違って、何がどこに必要なのかわかり、とても良かったです。 Windowsユーザーも大変難しくないように追いつくことができました。おすすめです
ありがとうございます☺️初めてやってみる方も簡単について行けるように企画しましたが、よく受けていただいたようです!私は今後LLM関連の仕事を続けていきたいと思います。
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
ランチェーンにこんな名講義がありません!私がランチェイン一人で一度見てみると市中に出てきたランチェイン関連図書は芽生えて購入し、講義もものすごく購入していたのに、ランチェインのバージョンアップのために無用物になったのが一二人ではなく、初心者の立場で理解できるように説明することがなかったええと。ところがカン・ビョンジン様の講義はバージョンもすべて最新なのに聞いてみるとロジックが一つ一つすべて理解できます。ランチェインを学びたい皆に注目したい講義です
ありがとうございます!講義のメリットは、コードがDeprecateになれば、さらに更新が可能な点だと思います。もしランゲインでアップデートが発生したら、私も講義をアップデートして申し上げますよ〜
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