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코스 개요
LangGraph와 에이전트 패턴의 실무적 소개
- 선형 체인 대신 그래프를 사용하는 시기 및 이유에 대해 알아봅니다.
- 에이전트, 도구, 플래너-실행자 루프 개념을 설명합니다.
- 가장 단순한 형태의 에이전틱 그래프 예시를 구현해 봅니다.
상태, 메모리 및 컨텍스트 전달 방식
- 그래프 상태와 노드 인터페이스 설계법을 익힙니다.
- 단기 기억과 지속적 저장소 간 차이점 및 활용법을 살펴봅니다.
- 컨텍스트 윈도우 관리, 요약 처리 및 데이터 복구 절차를 다룹니다.
분기 논리와 제어 흐름 구성 방법
- 조건부 라우팅과 멀티 경로 결정 구현 기술을 배웁니다.
- 재시도 처리, 타임아웃 설정 및 오류 방지 전략 등에 대해 논의합니다.
- 예외 상황 대처를 위한 폴백 경로와 복구 노드 구현 방법을 알려줍니다.
도구 활용 및 외부 시스템 연동 기술
- 노드 내에서 함수 호출 또는 도구 사용 방식을 이해합니다.
- REST API와 데이터베이스 간 연결을 통한 그래프 활용법을 배웁니다.
- 데이터 출력의 구조화된 해석과 검증 기법도 익힙니다.
검색 기능을 강화한 에이전트 워크플로우 설계 방법
- 문서 수집 및 분할 전략에 대해 알아봅니다.
- ChromaDB를 이용한 벡터 데이터 저장소 구축법을 다룹니다.
- 출처 인용과 안전 장치를 활용한 신뢰성 높은 응답 처리 방법도 살펴봅니다.
평가, 디버깅 및 모니터링 기법
- 경로 추적과 노드 간 상호작용 분석 방법을 익힙니다.
- 테스트셋 설계와 회귀 테스트 전략도 고려할 수 있습니다.
- 품질 관리, 안전성 확보 및 리소스 사용량 모니터링 방식을 배웁니다.
패키징 및 실제 서비스 적용 전략
- FastAPI를 활용한 서버 구축과 의존성 관리 방법을 알려줍니다.
- 그래프 버전 관리와 이전 상태로의 복구 계획도 세울 수 있습니다.
- 실제 운영 환경에서의 대응 매뉴얼 및 예상 사태 처리 절차에 대해 논의합니다.
마무리 및 향후 학습 방향 안내
요건
- Python 활용 능력이 있어야 합니다.
- LLM 기반 애플리케이션 또는 프롬프트 체인 제작 경험이 필요합니다.
- REST API와 JSON에 대한 이해가 요구됩니다.
대상 수강생
- AI 엔지니어
- 제품 기획 담당자
- 대화형 LLM 시스템 개발에 참여하는 개발자들입니다.
14 시간
