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AI TECHRAG & AI Agent

랭그래프로 한번에 완성하는 복잡한 RAG와 Agent

평생소장
약 20시간
사전지식 필요

LangGraph 공부의 시작점이 되는 강의! 사람같은 AI 서비스, RAG, AI agent 개발에 필수스택이 된 랭그래프의 원리와 활용, LangGraph가 쓰이는 대표적인 use case 6가지까지.

#LLM#multi agent#RAG#랭그래프

강의 정보

온라인
5파트
25.02.24~ 영상 공개
학습자료 제공

69%
월 20,167원
12개월 무이자 할부 시

권장 소비자 가격
800,000원
할인 금액
-558,000원
할인 판매가
242,000원

랭그래프로 한번에 완성하는 복잡한 RAG와 Agent

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나를 위한 투자, 지금 이 강의로 시작해보세요🔥이 강의로 올해 자기계발 끝내자!

커리큘럼

파트 5개약 20시간

  • Part 01. RAG와 AI Agent의 이해
    01:00:00

      Ch 01. RAG와 AI Agent의 이해

      01:00:00
    • 01. LLM 발전 동향
      00:20:00
    • 02. LLM과 Agent
      00:20:00
    • 03. 다양한 LLM Agent의 구조
      00:20:00
  • Part 02. LangGraph
    05:00:00

      Ch 01. LangGraph

      05:00:00
    • 01. LangChain Tool Calling과 Agent
      00:40:00
    • 02. LangGraph 소개
      00:20:00
    • 03. LangGraph Node와 Edge, Graph 구조
      00:20:00
    • 04. LangGraph의 다양한 State
      00:20:00
    • 05. LangSmith와 LangGraph Studio
      00:20:00
    • 01. 조건부 노드와 툴 노드 연결하기
      00:20:00
    • 02. Agent의 Planning 구조: ReAct
      00:20:00
    • 03. 다양한 그래프 구조
      00:40:00
    • 04. 그래프 메모리 관리
      00:30:00
    • 05. Human-in-the-Loop
      00:30:00
    • 01. 멀티 에이전트 구조
      00:40:00
  • Part 03. LangGraph를 이용한 현업 적용 프로젝트
    06:40:00

      Ch 01. 의도 분류를 활용한 다기능 RAG 챗봇 어플리케이션

      01:20:00
    • 01. 1) 의도 분류를 활용한 다기능 RAG 챗봇 어플리케이션
      00:40:00
    • 02. 1) 의도 분류를 활용한 다기능 RAG 챗봇 어플리케이션 (2)
      00:40:00
    • Ch 02. 복잡한 쿼리를 처리하는 패러럴 구조 기반의 SQL DB Agent

      01:20:00
    • 01. 2) 복잡한 쿼리를 처리하는 패러럴 구조 기반의 SQL DB Agent
      00:40:00
    • 02. 2) 복잡한 쿼리를 처리하는 패러럴 구조 기반의 SQL DB Agent (2)
      00:40:00
    • Ch 03. 비전 모델을 활용한 멀티모달 RAG Agent

      01:20:00
    • 01. 3) 비전 모델을 활용한 멀티모달 RAG Agent
      00:40:00
    • 02. 3) 비전 모델을 활용한 멀티모달 RAG Agent
      00:40:00
    • Ch 04. 멀티 에이전트 기반 Research Agent

      01:20:00
    • 01. 4) 멀티 에이전트 기반 Research Agent
      00:40:00
    • 02. 4) 멀티 에이전트 기반 Research Agent
      00:40:00
    • Ch 05. Code Interpreter를 이용한 내 파일 기반 차트 제너레이터

      00:40:00
    • 01. 5) Code Interpreter를 이용한 내 파일 기반 차트 제너레이터
      00:40:00
    • Ch 06. 멀티 에이전트를 활용한 보고서 작성과 품질 평가 관리 시스템

      00:40:00
    • 01. 6) 멀티 에이전트를 활용한 보고서 작성과 품질 평가 관리 시스템
      00:40:00
  • Part 04. LangGraph Application 배포하기
    02:00:00

      Ch 01. LangGraph Application 배포하기

      02:00:00
    • 01. HuggingFace 공개 LLM을 활용한 Agentic Work 만들기
      00:40:00
    • 02. Ollama/vLLM을 이용한 Agentic Work 최적화
      00:40:00
    • 03. 만들어진 LangGraph Application 배포하기 (Streamlit/Gradio/ LangGraph Cloud)
      00:40:00
  • Part 05. [부록] LangChain과 LLM API
    03:40:00

      Ch 01. LLM API

      00:40:00
    • 01. OpenAI와 Gemini API 사용하기
      00:40:00
    • Ch 02. LangChain 기초

      03:00:00
    • 01. LangChain을 이용한 LLM 어플리케이션 만들기
      00:20:00
    • 02. [실습] LangChain을 이용한 LLM 어플리케이션 만들기
      00:40:00
    • 03. [실습] LangChain Expression Language
      00:40:00
    • 04. Retrieval Augmented Generation 이해하기
      00:20:00
    • 05. Retrieval Augmented Generation 이해하기 (2)
      00:20:00
    • 06. [실습] LangChain을 이용한 RAG 구현하기
      00:40:00
 영상공개 일정 D-17
해당 강의는 총 4회에 걸쳐 공개됩니다.
1차2025.02.24(월)
2차2025.03.31(월)
3차2025.04.28(월)
최종2025.05.26(월)

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학습 규정 및 환불 규정

학습 규정


* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

* 해당 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.


총 학습기간:

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 20시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.


주의 사항


  • 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

  • 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.

  • 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.

  • 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.


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  • 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.

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    • : 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음


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