LangGraph강의에 오신 것을 환영합니다.
좌측 네비게이션을 따라 가시면 됩니다.
컨셉부터 보고 가시는 것을 추천 드립니다. "Agent" 라는 키워드가 (특히 기사나 유투브에서) 남발이 되는 경향이 있는 것 같아요.
LangGraph가 정의한 Agent의 개념을 한번만 보고 가시면 더 이해가 잘 될 것입니다.
Contents
- Concept guide
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LangGraph
- Agentic System
- Tool
- Memory
- Human-in-the-loop
- Customizing
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Agentic Patterns
- Reflection
- Planning
- Multi-Agent
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RAG
- Self RAG reflection
- Adaptive RAG
1-Day Course Curriculum
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학습 목표 - Agentic 구현 기법을 학습하여 자유도 높은 LLM 어플리케이션 작성 - LangGraph 프레임워크를 사용법 습득
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커리큘럼
- (1H) 인트로: Agentic 시스템 컨셉
- LLM을 디시전 메이커로 사용하기
- 사례탐구: OpenAI o1 모델, ChatGPT의 도구들
- (2H) LangGraph 로 Agent 구현하기
- Tool 쥐어주기 (ex. Web Browsing)
- 기억력 추가하기
- Human in the loop, 사람이 직접 개입하도록 요청하기
- Agent State 커스터마이징
- (2H) Multi-agent
- 여러 Agent들이 각자 작업하고, 결과를 합쳐 확인하기 (Map-Reduce)
- LangGraph Studio 사용하기
- (2H) Adaptive RAG
- Reflection, LLM의 셀프 체크, 교정
- Agentic RAG, Agent 패턴을 활용하여 RAG 개선하기
- (1H) 인트로: Agentic 시스템 컨셉