Agentic RAG Fundamentals: LangGraph로 AI 에이전트 구축하기

AI가 발전함에 따라 표준 검색 모델만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 현대적인 애플리케이션은 정확도를 극대화하기 위해 스스로 답변을 평가하고, 라우팅하며, 자가 수정할 수 있는 시스템인 에이전트 워크플로우를 필요로 합니다. 이 코스는 Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 대한 명확한 텍스트 기반 입문을 제공합니다. 언어 모델과 벡터 데이터베이스의 기본 개념부터 시작하여 자가 수정 에이전트의 아키텍처로 나아갑니다. 실용적인 설명과 코드 스니펫을 읽으며 LangGraph를 사용하여 복잡한 AI 워크플로우를 조율하는 방법을 이해하게 될 것입니다. 배울 내용: - RAG, 벡터 데이터베이스, 그리고 프롬프트 엔지니어링의 기초 개념을 이해합니다. - 에이전트 워크플로우가 표준 선형 AI 생성과 어떻게 다른지 배웁니다. - 자체 출력을 평가하고 개선하는 자가 수정 검색 루프를 구축합니다. - LangGraph를 적용하여 상태가 유지되는 다단계 AI 프로세스를 조율합니다. - 문서 검색, 채점 및 생성을 위한 로직 흐름 설계 실습을 진행합니다. 자료는 지식을 단계별로 쌓을 수 있도록 구성되어 있습니다. 핵심 AI 용어와 기본 검색 패턴에서 시작하여 상태 관리 및 자가 반성 루프를 점진적으로 도입합니다. 이 코스는 초보자와 AI 에이전트를 처음 접하는 개발자를 위해 설계되었으며, LangGraph나 고급 머신러닝에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기 시작하여 다음 단계의 지능형 애플리케이션 개발을 시작해 보세요.