[HD]AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.3 (完)
이러닝
정보
콘텐츠 분류
이러닝 > 경영직무 > 4차산업혁명
난이도
초급
교재
교재 없음
강의 시간
10회차 | 7시간 18분
수료· 자격증
수료증
카테고리
멤버십 혜택가
10%
45,000원
45,000원
50,000원
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요약
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.
목표
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.
대상
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.
강사
stud.io
KMA
자격정보
자격명 |
등록번호 |
발급기관 |
수료/합격기준
진도율 | 90%
커리큘럼
회차
주제 및 내용
강의시간
1회차
00:33:04
1회차
00:33:04
2회차
00:56:32
2회차
00:56:32
3회차
00:41:14
3회차
00:41:14
4회차
00:50:58
4회차
00:50:58
5회차
00:41:34
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00:41:34
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