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AIエージェントで実装するRAGシステム(w. LangGraph)

LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に 따라할 수 있는 ハンズオンチュートリアルです。

（4.9）受講レビュー 80件

受講生 7,553名

AI Agent
LangGraph
RAG
LLM
LangChain

こんなことが学べます

  • LangGraph を活用した AI エージェント構造の設計および実装

  • AIエージェントをRAG（Retrieval-Augmented Generation）に適用

  • Tool Calling（ツール呼び出し）機能の実装によるAIエージェントの能力拡張

  • Adaptive RAG、Self RAG、Corrective RAGなど、最新エージェントRAGアーキテクチャをマスターする

強力なRAGシステム向け
魔法ツールAIエージェント🪄

紹介ページ
オートバンドバナー（32）

LLMは自然言語処理とテキスト生成に優れていますが、複雑なワークフローを自分で調整したり、意思決定をすることには限界があります。情報検索を超えて、LLMが結果を評価し、クエリを修正し、コンテキストツールを選択できるようにするには、エージェントの支援が必要です。よりスマートで柔軟なRAGシステムのために、エージェントは必ず知っておくべき技術です。

LLMのパフォーマンスを向上させるAIエージェント🔧

✅状況に合ったツールを選択

LLMは、状況に合わせてどのツールを使用するかを決定するのに役立ちます。ユーザーの要求に応じて、API呼び出し、データベース検索、外部検索などの適切なツールを選択できます。

✅最適な検索クエリの生成

ユーザーの質問が不明瞭または複雑になったときにクエリを細分化または変更して、より正確な結果を得るのに役立ちます。これにより、LLM は最適な検索クエリを生成します。

✅クオリティの高い回答の導出

複数の結果が返される場合は、最も関連性の高い情報を評価し、最適な回答を選択してください。これにより、ユーザーに正確な情報を提供できます。

✅結果改善のためのフォローアップ作業の判断

結果が不十分または不正確な場合は、追加の操作が必要かどうかを判断し、検索を繰り返すか、新しいアプローチを試みるフィードバックループを実行します。

ラングラフ（LangGraph）はなぜ使用しますか？ 🤔

LangGraphは、複雑なワークフローを実装するための有利なツールです。 LangChainが比較的決まったフローを処理するのに適している場合、LangGraphは複雑なタスクを柔軟に処理および管理できるため、エージェントとの相性が良い

＜ラングラフの特徴＞

  • ノードベースの管理により、さまざまな状態と条件を簡単に処理できます。

  • 複雑なワークフローを視覚的に管理できます。

  • ラングラフにエージェントを結合すると、さまざまなモジュールを効果的に接続して実行できます。


この講義の特徴

スクリーンショット2024-10-11 115028

実践中心の段階的学習

理論の説明 すぐに関連する実践を進め、概念を確実に理解し適用する能力を育成します。

スクリーンショット2024-10-11 115129

最新トレンドを反映したカリキュラム

エージェントベースのRAGに関する最新の技術と方法論を積極的に反映し、現業ですぐに利用可能な知識を提供します。

タイトルを入力してください_-001（12）
スクリーンショット2024-10-11 114528

LangGraph 完全ガイド

複雑なLangGraphを誰でも理解できるように基礎からじっくりと説明し、様々な実例で深化学習します。

チュートリアル提供で復習が容易

LangGraphとエージェントRAGの内容をまとめたWikidox教材を提供し、受講後も継続的な学習と参照が可能です。

このようなことを学びます。

LangGraphでAIエージェントフローを設計する

LangGraphの重要な概念であるステータスグラフ、条件付きエッジ、フィードバックループを学習し、AIエージェントの複雑な意思決定プロセスをグラフ化する方法を理解します。また、Human-in-the-Loop、並列実行、Sub-graphなど、さまざまなAIエージェントプロジェクトに活用できる技術を学びます。

Tool CallingでAI能力を拡張する

AIエージェントの能力を実際の世界と結び付けるTool Calling技術を習得します。 LanChainの組み込みツール、カスタムツールなどを直接作成して呼び出す方法について説明します。外部APIとさまざまなツールをAIシステムに統合する方法を学びます。

エージェントベースの高度なRAG技術の実装

RAGシステムのパフォーマンスを一段階引き上げる高度な技術を探求します。コンテキストに応じて動的に機能するAdaptive RAG、AIが自分の出力を評価して改善できるSelf RAGとCorrective RAGの概念と実装技術を習得します。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン（OS）：MacOSで講義を進める（Linux、Windowsユーザーも練習可能）

  • 仮想環境の使用：Poetry基準で講義進行（conda、venvユーザーも実習可能）

  • 使用ツール：VS Code、OpenAI APIなど、LLM認証キーが必要（別途費用発生可能）

  • PC仕様：該当なし

  • ラングラフ（LangGraph）バージョン：v0.2.34適用

  • ランチェーン（LangChain）バージョン：v0.3.1適用

学習資料

  • 実習に必要な資料提供（講義授業ノート、実習コード）

  • ウィキドックスに参考教材を提供： https://wikidocs.net/book/16723

選手の知識と注意事項

  • Pythonの基本知識がある方（基本プログラム可能な方）

  • [無料講義]入門者のためのLangChainの基礎（必須）： https://inf.run/Xabb2


  • ご質問やご意見がございましたら、お気軽にご質問ください。

連携講義案内

  • RAGマスター：基礎から高度な技術まで（feat。LangChain）

  • RAGの実装からパフォーマンス評価まで -

    9時間で終わる実戦AI開発

    • LangChainベースのRAGシステム構築実践

    • 高度なRAG技術学習

    • RAGシステム性能評価方法論

    • LangChainの最新LCEL文法とRunnable活用法


  • リンク: https://inf.run/CxVA3

こんな方に
おすすめです！

学習対象は
誰でしょう？

  • チャットボットを超え、知能型AIエージェントを自ら作りたい方々

  • RAGとLLMを活用した、実践的なAIソリューション開発に挑戦したい方々

  • LangChainベースの「チャットボット」または「RAG」の講義を受講した後、次の段階に進みたい方

前提知識、
必要でしょうか？

  • パイソン

  • (無料講座) 入門者のための LangChain 基礎 [必須]

  • (有料講座) RAGマスター：基礎から高度なテクニックまで [推奨]

こんにちは
pdstudioです。

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講座

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.

 

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

 

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

  

[집필]

 

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

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カリキュラム

全体

54件 ∙ (6時間 45分)

講義資料（こうぎしりょう）:

授業資料
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最終更新日: 

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            파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.

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            초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

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            이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실제로 시스템을 구축하며 성능을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

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            파이썬을 활용하여 랭체인(LangChain)의 기본 개념과 사용법을 학습합니다. 구글 코랩(colab) 환경에서 실습 위주로 진행하고, 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

            初級

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            비전공 입문자를 위한 파이썬 기초 강의입니다. 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

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            생성형 인공지능의 최신 트렌드, AI 에이전트! 개발 업무를 다 해주는 Cursor와 기능을 확장해주는 MCP로 앞서나가는 방법!

            入門

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            cursor, mvp, AI Agent

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            Spring WebFlux + LLM 실전 구현

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            Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

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            Java, Spring, webflux

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            코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드講義サムネイル

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            요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

            入門

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            n8n, 인공지능(AI), RAG

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            바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)講義サムネイル

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            프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

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            프롬프트엔지니어링, business, AI 활용 (AX)

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            CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기講義サムネイル

            CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

            아리가람

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            中級以上 / 인공지능(AI), LLM, AI Agent

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            LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

            中級以上

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            인공지능(AI), LLM, AI Agent

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            [Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!講義サムネイル

            [Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!

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            700+

            Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

            入門

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            IntelliJ IDEA, LLM, 인공지능(AI)

            [Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!講義サムネイル

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            Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기講義サムネイル

            Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

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            800+
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            Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

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            Spring AI, LLM, RAG

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