에이전트 공부하실분
AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
₩82,500
초급 / AI Agent, LangGraph, RAG, LLM, LangChain
5.0
(5)
랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.
초급
AI Agent, LangGraph, RAG
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]
파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사) : https://zrr.kr/x1ec
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사) : https://zrr.kr/RPaE
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사) : https://zrr.kr/PrVN
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사) : https://zrr.kr/4fyq
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스) : https://wikidocs.net/book/14473
[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU
에이전트 공부하실분
AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
₩82,500
초급 / AI Agent, LangGraph, RAG, LLM, LangChain
5.0
(5)
랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.
초급
AI Agent, LangGraph, RAG
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
₩110,000
초급 / RAG, LangChain, LLM, 챗봇, Python
4.8
(8)
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.
초급
RAG, LangChain, LLM
LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지
₩66,000
초급 / LLM, LangChain, 웹 크롤링, 웹 스크래핑, 추천 시스템, Selenium
4.4
(5)
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.
초급
LLM, LangChain, 웹 크롤링
입문자를 위한 Python 기초
무료
입문 / Python
5.0
(12)
비전공 입문자를 위한 파이썬 기초 강의입니다. 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.
입문
Python
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
₩52,800
초급 / RAG, LangChain, LLM, ChatGPT, 챗봇, openAI API, gradio
5.0
(17)
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.
초급
RAG, LangChain, LLM
입문자를 위한 LangChain 기초
무료
초급 / LangChain, LLM, openAI API, Python
4.8
(125)
파이썬을 활용하여 랭체인(LangChain)의 기본 개념과 사용법을 학습합니다. 구글 코랩(colab) 환경에서 실습 위주로 진행하고, 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.
초급
LangChain, LLM, openAI API
질문&답변
환경설정문제
안녕하세요. 설치된 python 버전 확인을 부탁드립니다.python 경로 확인: where.exe python
질문&답변
Agent 관련 질문
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 1. add_messages는 TypeDict를 상속해서 구현되는 GraphState에서 메시지를 추가할 때 사용하는 메소드입니다. 이와 같은 GraphState를 상속해서 구현되는 MessageState는 messages 필드가 기본으로 제공되기 때문에 메시지 관리를 위해 별도의 메소드 구현을 할 필요가 없는 장점이 있습니다. 2. create_react_agent는 ReAct (Reasoning and Acting) 패턴을 구현한 에이전트를 생성하는 기능으로, 단순히 조건에 따른 라우팅 로직을 제공 conditional_edge 보다는 복잡한 의사결정이 가능합니다. 감사합니다.
질문&답변
python3.,11 대신 3.12를 설치해도 되나요?
또다른 방법은 conda 또는 poetry 가상 환경을 만들때 파이썬 버전을 3.11로 지정할 수 있습니다. 감사합니다!
질문&답변
python3.,11 대신 3.12를 설치해도 되나요?
안녕하세요. 파이썬 3.12로 진행하셔도 문제 없습니다.실습 중에 문제가 발생하면, 편하게 말씀해주세요.감사합니다!
질문&답변
bs4가 beautifulsoup4를 말씀하시는건지 여쭤봅니다.
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. beautifulsoup4가 정식 패키지 이름이고, bs4는 단순히 beautifulsoup4를 설치하도록 리다이렉트하는 더미 패키지입니다. 따라서, 말씀해주신 것처럼 pip install beautifulsoup4 로 설치하시면 됩니다. 물론, pip install bs4 로 실행하셔도 beautifulsoup4가 동일하게 설치됩니다. 감사합니다.
질문&답변
[질문드립니다] poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 아래와 같이 Poetry와 pip freeze의 requirements.txt 생성 방식에 차이가 있습니다. # Poetry export 결과 예시 python-dotenv==1.0.0; python_version >= "3.8" # pip freeze 결과 예시 python-dotenv==1.0.0 해결을 위해서 아래와 같이 Poetry export 시 제약조건을 제외하면 좋을 것 같습니다. poetry export -f requirements.txt --without-hashes --without-urls --output requirements.txt 추가로 궁금하신 점이 있으시다면 편하게 댓글 남겨주사요. 감사합니다!
질문&답변
수업 파일 중 데이터 파일 압축 해제 하면 _KR.txt 파일이 없습니다
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 다운로드 받은 데이터 파일을 "반디집" 등 전용 압축 해제 프로그램으로 해제하시면 해결되실 겁니다. (사진) 계속 문제가 발생하면 pandasdataanalysis@gmail.com 이메일로 연락주시면 실습파일을 보내드리겠습니다. 감사합니다.
질문&답변
[심화질문] Gradio ChatInterface로 PDF 챗봇 애플리케이션 구현
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 좋은 질문을 해주셔서 감사합니다! 모델이 답변할 때 참조하는 컨텍스트를 처리 방식에 차이가 있을 것 같습니다. 먼저, PDF 문서의 헤더/푸터가 본문 중간에 삽입되어 컨텍스트를 방해할 가능성이 높습니다. 헤더/푸터에 있는 정보가 저자 목록 데이터 주변에서 노이즈로 작용할 수 있을 것 같습니다. 또는, 소속 기관의 정보 등이 저자 목록과 혼재되어 모델이 카운트할 때 영향을 줄 수도 있을 것 같습니다. ChatGPT에서는 논문 등 문서 형식에 따라 최적화된 문서 로드, 청크 분할 등 전처리 과정이 수행되는 것으로 추정할 수 있습니다. 이런 부분을 개발 과정에서 구현할 필요가 있을 것 같습니다. 감사합니다.
질문&답변
creawai Agent 선언 부분 오류 문의
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 교재의 실습코드는 수업자료에 설명드린 바와 같이, 아래의 환경에서 테스트했고 정상 실행되고 있습니다. python = "^3.11, python-dotenv = "1.0.1"langchain = "0.3.3"langchain-openai = "0.2.2"langchain-community = "0.3.2"gradio = "5.0.2"crewai = "0.76.9"crewai-tools = "0.13.4"tavily-python = "0.5.0"duckduckgo-search = "6.3.3"현재 사용하고 계시는 crewai, langchain 버전에서는 코드 변경이 있어서 오류가 발생하고 있습니다. 도구를 정의하는 부분을 아래와 같이 BasetTool 클래스로 래핑해주시면 정상적으로 실행됩니다. from langchain.tools import Tool from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults # Tool 인스턴스 생성 search_tool = Tool( name="Tavily Search", func=TavilySearchResults().run, description="Search the internet for current information on cryptocurrencies and market trends" )실행해보시고 계속 오류가 발생하면 다시 말씀해주세요. 감사합니다.
질문&답변
임베딩 모델 실행 에러
안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 답변이 조금 늦었습니다. 양해 부탁드립니다. OpenAI 계정에 결제 수단을 등록하고 유료 사용자로 전환하시면 정상적으로 서비스를 이용하실 수 있습니다.