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코스 개요
고급 LangGraph 아키텍처 개요
- 노드, 엣지, 라우터 및 서브그래프로 구성된 그래프 구조 패턴
- 채널 활용을 통한 상태 모델링, 메시지 전달 및 데이터 지속성 처리 방법
- DAG와 순환형 플로우의 차이점 및 계층적 구조 설계법
성능 최적화 기법
- 파이썬 환경에서 병렬 처리와 동시 실행 패턴 활용하기
- 캐싱, 배치 처리, 도구 호출 및 스트림 기반 응답 전송 방법
- 비용 관리와 토큰 사용량 통제를 위한 전략 수립하기
신뢰성 확보를 위한 엔지니어링 기법
- 재시도, 타임아웃 설정 및 회로 차단 메커니즘 적용하기
- 멱등성을 보장하고 중복된 작업 발생을 방지하는 기법
- 로컬 또는 클라우드 스토리지를 활용한 체크포인트 생성 및 시스템 복구 방법
복잡한 그래프의 디버깅 방법
- 단계별 실행 모드와 드라이런 기능을 활용해 오류 추적하기
- 시스템 상태를 상세히 분석하고 이벤트 흐름을 추적하는 법
- 시드 및 고정된 데이터셋을 이용해 프로덕션 문제 재현하기
가시성 확보와 모니터링 전략
- 구조화된 로깅 및 분산 트레이싱 기법 적용하기
- 지연 시간, 신뢰도 수준, 토큰 사용량 등 운영 관련 지표 관리 방법
- 대시보드 설계, 알림 체계 구성 및 SLO 추적 방안
배포와 운영 전략
- 그래프 구조를 서비스 형태로 패키징하고 컨테이너화하는 절차
- 환경 설정 및 보안 키 관리를 위한 모범 사례
- CI/CD 파이프라인, 점진적 배포 전략 및 카나리아 출시 방법
품질 보증, 테스트 및 안전성 확보 방안
- 단위 테스트부터 시나리오 기반 평가까지 다양한 검증 수단 활용하기
- 콘텐츠 필터링 기능, 보안 가이드라인 준수 및 개인정보 보호 대책 마련하기
- 시스템의 내구성 향상을 위한 레드팀 시뮬레이션 및 엉킴 테스트 기법 적용하기
요약 및 다음 단계 안내
요건
- 파이썬 및 비동기 프로그래밍에 대한 기본 이해가 필요합니다.
- LLM 기반 애플리케이션 개발 경험이 있어야 합니다.
- LangGraph 또는 LangChain의 기초 개념을 숙지하고 있으면 좋습니다.
대상 청중
- AI 플랫폼 엔지니어들
- AI용 DevOps 담당자들
- 프로덕션 환경에서 LangGraph 시스템을 운영하는 머신러닝 아키텍트들
35 시간