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코스 개요
LangGraph 개요 및 그래프 기초 이해하기
- LLM 애플리케이션 개발에서 그래프 구조를 활용해야 하는 이유: 단순 체인과의 비교
- LangGraph 내 노드, 엣지, 상태의 개념 설명
- 간단한 실행 가능한 그래프 생성해보기
상태 관리 및 프롬프트 체인 구성법
- 프롬프트를 그래프 노드로 설계하는 방법
- 노드 간 상태 전달 및 출력 처리 방식 이해하기
- 단기 메모리와 장기 보존형 컨텍스트의 차이점 및 사용 패턴 파악
분기 제어, 흐름 관리 및 오류 대응 기법
- 조건부 분기 처리와 다중 경로 워크플로우 설계
- 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정 및 예외 시 대체 전략 적용법
- 동일한 입력 조건 하에서 일관된 결과를 보장하는 아이덴포텐시 기법 학습
도구 통합 및 외부 서비스 연동 방법
- 그래프 노드 내에서 함수 또는 도구 호출하는 법
- REST API 등 외부 서비스를 그래프와 연결시키는 기술 습득
- 정형화된 데이터 출력을 다루기 위한 기법 익히기
검색 증강형 워크플로우 구축법
- 문서 수집 및 청킹의 기본 절차 파악
- 임베딩 생성 및 벡터 데이터베이스 활용(예: ChromaDB)
- 인용 정보를 함께 제공하는 정확한 답변 구현 방법 이해하기
테스트, 디버깅 및 애플리케이션 평가 기법
- 개별 노드와 경로 단위의 유닛 테스트 수행 절차 익히기
- 워크플로우 실행 추적 및 관측 기능 활용법
- 사실성, 안전성, 결정론적 동작 여부 확인을 위한 품질 검증 체크리스트 습득
배포 준비와 애플리케이션 유지관리 기초
- 개발 환경 설정 및 패키지 종속성 관리 방안 이해하기
- 그래프를 API 뒤에서 서비스로 제공하는 구조 만들기
- 버전 제어 전략과 업데이트 순차 배포 기법 익히기
마무리 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 기본적인 Python 프로그래밍 지식 보유
- REST API 또는 명령줄 도구 활용 경험이 있음
- LLM 관련 개념 및 프롬프트 엔지니어링의 기초를 이해하고 있어야 함
수강 대상자
- 그래프 기반 LLM 통합 개발이 처음인 개발자 및 소프트웨어 엔지니어들
- 다단계 LLM 애플리케이션 제작을 시도하는 프롬프트 엔지니어와 AI 초보자들
- LLM를 활용한 워크플로우 자동화를 탐구하고 싶은 데이터 전문가들
14 시간