AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템 (w. LangGraph)

• LangGraph 기반 AI 에이전트 구축: LangGraph를 활용하여 복잡한 작업을 스스로 계획하고 단계별로 처리하는 지능형 AI 에이전트 시스템의 원리와 구현 방법을 배웁니다.
• 고도화된 RAG 기술 마스터: Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG 등 최신 검색 증강 생성 기법을 통해 AI 답변의 정확도와 품질을 극대화하는 실무 기술을 습득합니다.
• 실무 프로젝트 및 배포: 멀티 에이전트 협업 설계부터 실제 PDF 문서를 활용한 법률 QA 시스템 구축, Gradio를 이용한 웹 서비스 배포까지 전 과정을 직접 경험합니다.

LangGraph 기반 AI 에이전트 개발 역량을 갖추고자 하는 개발자

RAG 시스템 설계 및 LLM 서비스 구현에 관심 있는 AI 엔지니어 지망생

인공지능 시대에 실무형 AI 개발 경쟁력을 키우고자 하는 직장인​ ​​ 

AI 에이전트가 스스로 정보를 검색하고 답변을 생성하는 RAG 시스템의 원리를 이해하고 설명할 수 있다.

LangGraph 도구를 활용하여 AI가 복잡한 작업을 단계적으로 처리하는 자동화 흐름을 직접 만들 수 있다.

완성된 AI 시스템의 품질을 검증하고 안전하게 서비스로 배포할 수 있다.​  

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

출석: 80%

수료기준 점수: 60점