[HD]AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.3 (完)

[HD]AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.3 (完)

50,000원
  • 지원유형
    • 일반과정
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
50,000원
연관강의

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LangGraph의 상태, 노드, 엣지 개념과 조건부 엣지를 활용한 동적 AI 에이전트 설계 방법을 배우고, 체크포인트와 스레드를 통한 대화 기록 관리도 학습할 수 있습니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 8시간 10차시
난이도 : 향상
강의목표

LangGraph의 핵심 요소(상태, 노드, 엣지)를 이해하고, 조건부 엣지를 활용하여 동적인 AI 에이전트를 설계합니다.체크포인트(Checkpoints)와 스레드(Threads) 개념을 학습하여 대화 기록을 영구적으로 저장하고, 다중 사용자 환경을 관리하는 능력을 기릅니다.도구(Tools) 사용법과 메모리 관리 기술을 익혀 LLM의 기능을 확장하고 비용 효율적인 챗봇을 구축합니다.

강의소개

LLM의 한계인 상태 없음(Stateless) 문제를 해결하고, 대화의 맥락을 기억하는 스마트한 챗봇을 만드는 방법을 학습합니다.LangGraph 프레임워크를 활용하여 단순한 질의응답을 넘어, 여러 도구와 판단을 조합해 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구축하는 과정을 다룹니다.

학습대상

LangChain을 사용하여 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축해 본 경험이 있는 개발자.대화의 맥락을 기억하고 여러 도구를 활용하는 등 보다 복잡하고 지능적인 AI 에이전트를 개발하고자 하는 분.LLM의 단기 기억 상실 문제를 해결하고, 실제 서비스에 적용할 수 있는 상태 기반(Stateful) 챗봇 구현에 관심 있는 분.

제공서류
수료증수료시 발급가능
수강증명서학습시작 이후 발급가능
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습기간
30일 + 무료복습기간 360일
✅ 학습기간 + 무료복습기간 내 무제한 반복 수강 가능!
- 실제 해당 강의의 커리큘럼은 복습기간을 포함하지 않는 30일 입니다.
학습목차
[HD]AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.3 (完)
1. [랭그래프 Part 1] LLM의 기억 상실증과 상태(State)의 중요성
33 분
2. [랭그래프 Part 2] LangGraph(랭그래프) 핵심 개념: 상태, 노드, 엣지
56 분
3. [랭그래프 Part 3] 영구 기억을 위한 체크포인트(Checkpoint)와 쓰레드(Thread)
41 분
4. [랭그래프 Part 4] 저장된 대화 기록 관리 및 컨텍스트 윈도우 문제
101 분
5. [랭그래프 Part 5] 스마트한 기억 관리: 메시지 자르기, 필터링, 병합
41 분
6. [랭그래프 Part 6] 스마트 메모리 노드: 메모리 관리 기술 통합
50 분
7. [랭그래프 Part 7] LLM의 한계 극복: 도구(Tool) 사용과 조건부 엣지
42 분
8. [랭그래프 Part 8] 동적 도구 라우팅과 오류 처리
88 분
9. [랭그래프 Part 9] 여러 도구 동시 호출 및 인간 개입(Human-in-the-loop)
41 분
10. [랭그래프 Part 10] 최종 정리 및 전체 과정 요약
37 분