이 강의에서는 LangChain 프레임워크를 사용하여 고급 RAG 시스템을 설계하고, 구축하고, 평가하는 방법을 배우게 됩니다. LCEL, Runnables, 고급 검색 기법, 청킹 전략, 크로스 인코더 리랭킹, 에이전트 기반 RAG, 도구 호출, SQL 통합, 그리고 NeMo Guardrails를 사용한 안전 기법을 마스터하게 됩니다. 또한 LangFuse, React, FastAPI, Docker를 사용하여 풀스택 AI 챗봇을 추적하고, 디버깅하고, 배포하는 방법도 배우게 됩니다.

이 강의에서 기대할 수 있는 것 LangGraph in Action에 오신 것을 환영합니다. 이 강의는 LangGraph를 사용하여 고급 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 마스터하기 위한 최고의 가이드입니다. 이 강의에서는 모듈화되고 확장 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 에이전트를 구축하는 기본 원리를 실습 중심으로 탐구합니다. LangGraph의 상태 기반 설계 기초부터 풀스택 애플리케이션 생성까지, AI 에이전트를 실현하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 강의 하이라이트 상태 기반 설계: 노드와 엣지라는 LangGraph의 핵심 철학을 깊이 있게 다루어 구조화되고 유지보수 가능한 에이전트를 만듭니다. 메모리 관리: 체크포인터를 활용한 단기 메모리와 Store 객체를 활용한 장기 메모리를 탐구하여 적응하고 학습하는 에이전트를 구현합니다. 고급 워크플로우: 휴먼-인-더-루프 시스템을 구축하고, 병렬 실행을 구현하며, 멀티 에이전트 패턴을 마스터합니다. 프로덕션 준비 개발: 비동기 작업, 서브그래프를 학습하고 FastAPI와 Docker를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 생성합니다. 강의를 마칠 때쯤이면 강력한 이론적 이해뿐만 아니라 완전히 오픈소스 도구만으로 AI 에이전트를 어디서든 배포할 수 있는 실무 기술을 갖추게 됩니다. 최신 트렌드를 선도하고자 하는 개발자든, AI 툴킷을 확장하려는 숙련된 엔지니어든, 이 강의는 빠르게 성장하는 AI 에이전트 분야에서 필요한 역량을 갖추도록 합니다. 실제 애플리케이션에서 AI 에이전트 도입이 증가하는 가운데, 이 강의는 실질적인 문제를 해결하는 고급 시스템을 설계하고 구축하며 배포할 준비를 갖추도록 합니다. 함께 AI의 미래를 구축하고 만들어 갑시다!