[LLM 응용 개발 강좌] 1편, CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

🎯 강의 소개: CrewAI 기반 다중 에이전트 판사 시스템 구축

AI 기술이 발전하면서 법률 분야에서도 자동화와 인공지능 판사가 현실화되고 있습니다. 본 강의에서는 CrewAI를 활용한 다중 인공지능 에이전트 시스템을 구성하고, 지식 그래프와 추론 시스템을 결합하여 인공지능 판사 시스템을 구축하는 방법을 학습합니다.

이 강의를 수강하면, LLM과 CrewAI를 활용한 협업형 인공지능 에이전트(AI Agent) 시스템을 설계하고, 법률 데이터를 분석하며, 자동으로 판결을 내리는 AI 판사 시스템을 직접 구현하는 데 필요한 기초 개념을 익힐 수 있습니다.

🎯 강의 목표

✔ CrewAI를 활용한 다중 에이전트 협업 시스템 구축하는 방법을 학습

✔ 법률 데이터를 지식 그래프로 구조화 및 활용하는 방법을 학습

✔ 규칙 기반 및 LLM 기반 법률 추론 시스템을 설계하는 방법을 학습

✔ 인공지능 판사 시스템을 구현하는 방법을 학습

🎯 강의 대상

✅ 인공지능에 관심 있는 개발자
✅ 인공지능을 이용한 법률 자동화에 관심 있는 개발자

✅ 확률론적 시스템과 결정론적 시스템의 융합에 관심 있는 개발자

✅ LLM 기반 다중 에이전트 시스템을 구축해 LLM의 한계를 극복하고 싶은 분

🎯 강의 내용

🟢 섹션 1. 개요 및 기초

AI 판사 시스템 구축에 필요한 기본 개념을 익히고 개발 환경을 설정합니다.

• 수업 1-1. 강의 개요 및 목표

  • AI 판사 시스템의 개념을 소개하고, 강의에서 다룰 기술과 목표를 설명합니다.

• 수업 1-2. 법률 AI의 기초 개념

  • 법률 AI의 개념과 활용 사례를 살펴보고, 법적 윤리 및 기술적 한계를 이해합니다.

• 수업 1-3. 개발 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치

  • CrewAI, LangChain, NetworkX 등 필수 라이브러리를 설치하고 기본 환경을 구성합니다.

    
    

🟢 섹션 2. CrewAI 및 다중 에이전트 시스템

CrewAI를 활용해 다중 AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 학습합니다.

• 수업 2-1. CrewAI 개념과 구조

  • CrewAI의 기본 개념과 역할 기반 AI 시스템을 이해하고, 간단한 예제를 실행해 봅니다.

• 수업 2-2. 법률 에이전트 설계 및 구현

  • 법률 분석, 판례 검색, 판결 예측을 수행하는 AI 에이전트를 CrewAI로 설계합니다.

• 수업 2-3. 다중 에이전트 간 협력 및 의사소통

  • CrewAI 에이전트들이 협력하여 법률 정보를 처리하고 판결을 도출하는 과정을 구현합니다.

🟢 섹션 3. 지식 그래프 및 법률 데이터 처리

법률 정보를 구조화하여 AI가 활용할 수 있도록 지식 그래프를 구축합니다.

• 수업 3-1. 지식 그래프 개념 및 법률 데이터 활용

  • 지식 그래프의 개념을 배우고, 법률 데이터를 그래프로 표현하는 방법을 학습합니다.

• 수업 3-2. 법률 관계 그래프 구축 및 시각화

  • 판례, 법률 조항, 사건을 관계 그래프로 모델링하고, Python을 활용해 시각화합니다.

• 수업 3-3. CrewAI와 지식 그래프 연동

  • CrewAI 에이전트가 지식 그래프에서 정보를 검색하고 판결을 예측하는 방법을 구현합니다.

🟢 섹션 4. 추론 시스템 및 논리적 판단

규칙 기반 및 LLM 기반 추론 시스템을 구축하여 AI 판사가 법률 논리를 전개하도록 합니다.

• 수업 4-1. 법률 논리 및 규칙 기반 추론 개요

  • 법률 논리를 규칙 기반 추론 시스템으로 변환하는 방법을 학습합니다.

• 수업 4-2. Prolog를 활용한 법률 추론 시스템 구현

  • Prolog를 활용해 계약 위반 여부를 판단하는 법률 추론 시스템을 설계합니다.

• 수업 4-3. LLM을 활용한 법률적 추론 및 판례 비교

  • GPT 모델을 활용해 법률 문서를 분석하고 판례를 비교하여 최적의 판결을 도출합니다.

🟢 섹션 5. 인공지능 판사 시스템 설계와 구현 연습

지금까지 배운 기술을 결합하여 인공지능 판사 시스템을 설계하고 구현해봅니다. 완전하게 설계하고 구현하는 것은 아니면 연습 수준에서 그칩니다.

• 수업 5-1. 인공지능 판사 시스템 설계 연습

  • CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 통합하여 AI 판사 시스템의 설계를 완성합니다.

• 수업 5-2. 인공지능 판사 시스템 구현 연습

  • 실제 사건 데이터를 활용하여 AI 판사 시스템을 구현해 봅니다.