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LangGraph로 만드는 칼퇴 치트키, 나만의 자율형 AI 에이전트 구축하기

Building Autonomous AI Agents with LangGraph

강사

파울러 디숀

강의

34강

시간

2h 59m

수강기간

6개월

레벨

초급

정가

72,000원

총 결제 금액

72,000원

적립 예정

2,160P

평생교육이용권 사용안내

이 강의는 평생교육바우처로 결제할 수 있습니다.

단순한 답변을 넘어 스스로 사고하고 도구를 사용하는 자율형 AI 에이전트를 만나보세요. LangGraph와 파이썬으로 복잡한 재무 보고서를 자동화하고 실무에 즉시 적용 가능한 지능형 시스템을 구축할 수 있습니다. 본 강의는 실제 작동하는 AI 에이전트를 완성하여 차세대 엔지니어로 도약하는 최적의 가이드가 될 것입니다.


ADVANCED RAG
Advanced RAG Course

Naive RAG의 한계를 넘어
실전 AI 성능 극대화

단순 검색을 넘어 '맥락'을 이해하는 AI. 현업 프로덕션 레벨의 신뢰도와 정확도를 달성하는 고급 파이프라인 구축 전략을 마스터하세요.

 
THE CHALLENGE 

당신의 RAG, 성능의 벽에 부딪혔나요?

🚨 THE PROBLEM

Naive RAG의 한계

📉 낮은 문맥 이해도: 중요 문서 누락

🌪 환각(Hallucination): 신뢰할 수 없는 정보 생성

🐌 속도 저하: 대규모 데이터에서의 성능 병목

💡 THE SOLUTION

고급 RAG 파이프라인

단순 검색을 넘어 '이해'하는 검색으로. 파이프라인 전반을 재설계하여 가장 정확한 정보를 선별합니다.

Pre-retrieval ➔ Retrieval ➔ Post-retrieval ➔ Generation 
 
CURRICULUM

CORE CURRICULUM

핵심 커리큘럼: 4가지 고급 기법

🔍

1. 사전 검색: 쿼리 확장

LLM을 활용해 '가상 답변'을 생성하거나 '다중 쿼리'로 확장합니다. 사용자의 모호한 질문 속 숨겨진 의도를 완벽하게 포착합니다.

⚖️

2. 사후 검색: 리랭킹

크로스-엔코더를 활용해 검색된 문서들의 순위를 재조정합니다. 노이즈를 제거하고 핵심 문맥만 생성 단계로 전달합니다.

🏗️

3. 아키텍처: DPR & 벡터 DB

방대한 데이터에서도 빠르고 정확하게 원하는 문단을 찾아내는 검색 시스템을 구축합니다.

🛠️

4. Hands-on: 파이썬 실습

실제 대형 보고서 데이터를 다루며 현업의 난제들을 해결하는 코드를 직접 작성해봅니다.

 
WHO SHOULD JOIN 

수강 대상

✓ 프로덕션급 RAG 구축이 목표인 AI 엔지니어

✓ 검색 모델을 정량적으로 평가하고 싶은 데이터 사이언티스트

✓ 차별화된 AI 서비스를 기획하는 창업가 및 PM

수강 전 필수 체크리스트

파이썬

기본적인 프로그래밍 지식이 필요합니다. 기초 문법은 다루지 않습니다.

RAG 101

LLM, 임베딩, 벡터 DB의 기본 원리를 이해하고 있어야 합니다.

 
FAQ 

자주 묻는 질문

입문자도 수강 가능한가요?

본 과정은 RAG 101 이후 단계를 다룹니다. LLM, 벡터 DB 등 기본 개념에 대한 이해가 필요합니다.

실습 환경은 어떻게 되나요?

파이썬 기반으로 주피터 노트북 환경에서 진행되며, 랭체인 및 오픈소스 모델을 활용합니다.

대규모 데이터에서도 적용 가능한가요?

네, DPR 기반 아키텍처와 효율적인 인덱싱 전략을 통해 대용량 데이터에서도 실시간성을 보장하는 법을 배웁니다.

 
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지금 바로 시작하세요

RAG 전문가로 거듭날 준비가 되셨나요?

기술 습득을 넘어, 사용자가 신뢰하고 비용을 지불하는 고품질 AI 서비스를 직접 구현해보세요.

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강사

파울러 디숀

파울러 디숀

안드로이드, 자바, 플러터 개발자이자 강사이다. IT 분야에서 사람들을 가르치는 것에 열정을 가지고 있습니다. 175개 이상의 국가에서 80,000명 이상의 학생들을 가르쳐 온 그는 프로그래밍과 개발 분야의 지식과 전문성을 전파하는 데 헌신해 왔습니다.

 

Whitworth University에서 컴퓨터 공학 학위를 취득한 했으며, 교육과 더불어 프로그래밍을 즐깁니다. 그는 모바일 앱과 웹 개발 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있으며, 학생들이 전문 개발자가 되는 데 필요한 기술을 제공하는 플랫폼인 "Build Apps with Paulo"를 설립했습니다.

 

학생들이 뛰어난 애플리케이션과 소프트웨어를 만들 수 있도록 가르치고 안내하는 것은 그에게 매우 보람 있는 여정이었습니다. 10년 넘게 온라인으로 강의해 온 그는 학습자들의 현재 경험 수준과 관계없이 숙련된 개발자가 될 수 있도록 돕는다는 사명감으로 활동하고 있습니다.

커리큘럼

1_01_소개

02:46

02

1_02_강의_구성_및_OpenAI_계정

01:50

03

1_03_데모_이 강의에서 무엇을 만들게 될까요

05:13

04

1_04_중요한 메시지

02:10

05

2_01_선택사항_Python(파이썬)_설치_안내

00:35

3_01_AI 에이전트 심층 탐구: 전체 개요

07:16

07

3_02_에이전트의_특징과_활용_사례

02:51

08

3_03_우리의_첫_AI_에이전트_프로젝트_설정_OpenAI_API

03:36

09

3_04_우리의_첫_AI_에이전트_만들기_에이전트_클래스와_프롬프트_작성

10:34

10

3_05_첫_AI_에이전트_실행하기_우리의_첫_에이전트_실행과_결과_확인

07:36

11

3_06_복잡한 쿼리(Complex Query)를 에이전트(Agent)를 통해 전달하기

11:52

12

3_07_첫 번째 에이전트: 루프(Loop)를 사용한 에이전트 자동화

10:03

13

3_08_에이전트 콘솔 앱에 인터랙티브 기능 추가하기

04:35

14

3_09_섹션 요약

03:31

15

4_01_LangGraph 개요 및 핵심 개념

05:26

16

4_02_LangGraph가 AI 에이전트 구축에 어떻게 도움이 되는가

02:53

17

4_03_LangGraph 핵심 개념: 간단한 흐름도

02:17

18

4_04_LangGraph 데이터와 상태 개요

02:02

19

4_05_LangChain으로 간단한 에이전트 만들기

11:13

20

4_06_LangGraph_간단한_봇_스트리밍_값_콘솔_앱

05:01

21

4_07_기본 LangGraph 에이전트에 도구 추가하기

06:58

22

4_08_에이전트에 도구 추가하기_1부

06:08

23

4_09_내장 도구를 사용하여 에이전트에 도구 추가하기_2부

04:35

24

4_10_에이전트 상태에 메모리 추가하기

08:01

25

4_11_AI 에이전트에 인간 참여(Human-in-the-loop) 추가하기

05:12

26

4_12_섹션 요약

01:24

27

5_01_AI_재무_보고서_작성_에이전트_개요

01:21

28

5_02_에이전트 상태와 프롬프트 설정

06:14

29

5_03_모든 노드 함수 만들기

10:21

30

5_04_노드와 엣지 추가 및 에이전트 실행

11:29

31

5_05_Streamlit으로 에이전트에 GUI 추가하기

07:46

32

5_06_최적화 기법 개요

03:21

33

5_07_강의 요약

01:32

34

6_01_마치며

02:09

수강 후기

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72,000원

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