After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
LLM과 도구를 통합해 정교한 작업을 수행하는 에이전틱 워크플로는 AI 혁신의 최전선에 있습니다. 이 강의에서는 프롬프트 구성, 도구 통합, 복잡한 워크플로 관리 등 LangChain 에이전트의 핵심 원리를 배우게 됩니다. 이 강의가 끝날 무렵에는 복잡한 작업을 자동화하고, 생산성을 높이며, 특정 비즈니스 요구에 맞춘 동적인 솔루션을 제공하는 지능형 시스템을 구축할 수 있게 됩니다.
LangChain 에이전트의 핵심을 마스터하세요
프롬프트, 언어 모델, 도구를 워크플로에 통합하는 방법을 Reasoning and Action(ReAct) 프레임워크를 사용해 배우게 됩니다. 그다음에는 에이전틱 워크플로를 설정하고, 도구를 구성하며, LangGraph로 이러한 워크플로를 시각화하면서 LangChain 에이전트의 핵심 원리를 이해할 수 있게 됩니다. 사용자 지정 에이전트를 구축하고, Wikipedia API와 같은 외부 데이터 소스에 접근하기 위한 도구를 설정하며, 에이전트 상태를 관리하게 됩니다. 노드와 엣지를 정의하고, 조건부 경로를 만들며, 다양한 조건에 맞게 조정되는 복잡한 워크플로를 구성하는 과정을 안내받게 됩니다.동적 채팅 에이전트 구축
마지막으로, 메시지를 모니터링하고 유연한 함수 호출을 위한 노드를 정의하며, 여러 도구를 처리할 수 있도록 챗봇을 구성하는 방법을 배우게 됩니다. 이 강의를 마치면 복잡한 작업을 자동화하고 생산성을 높이며 특정 비즈니스 요구에 맞춘 동적 솔루션을 제공하는 지능형 시스템을 구축할 수 있게 됩니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
LangChain 에이전트 핵심 익히기
지능형 에이전트형 시스템을 만들어 보세요! 프롬프트, LLM, 도구가 추론과 행동을 위해 어떻게 함께 작동하는지 포함해 LangChain 에이전트의 핵심 구성 요소를 알아봅니다. OpenAI API로 에이전트를 설정하고, 사용자 정의 도구를 정의하며, 수학 계산 같은 실제 과제를 해결해 볼 거예요. 또한 LangChain이 그래프, 노드, 엣지를 사용해 데이터를 어떻게 구성하는지도 살펴봅니다.
2
LangGraph로 챗봇 만들기
LangChain과 LangGraph로 동적이고 도구가 보강된 챗봇을 만들어 보세요! 상태를 정의하고 외부 API를 통합해 실시간 정보 검색을 수행하며, 사용자 입력에 따라 적응하는 챗봇을 구현합니다. 이 구성 요소들을 반응형 그래프 구조로 연결해 대화와 도구 기반 응답 간 전환이 매끄럽게 이루어지도록 합니다. 마지막에는 향상된 추론과 다단계 워크플로를 갖춘, 시각적으로 표현된 챗봇 프레임워크를 완성하게 됩니다.
3
동적 챗 에이전트 구축하기
동적 도구와 메모리로 챗봇을 확장하세요! 여러 도구를 유연한 워크플로에 정의·통합하고, 동적 도구 호출을 위한 함수를 구축하며, 복수 도구 처리를 위해 챗봇을 구성합니다. 메모리와 결과물을 체계화해 교차되는 멀티턴 대화를 가능하게 합니다. 마지막에는 복잡한 상호작용이 가능한 고급 챗봇을 만들게 됩니다.
LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기
코스
완료
