AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.3 (完)
| 담당강사 | 이성용 | 강의구성 | 총 10차시 |
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| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2025년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | [랭그래프 Part 1] LLM의 기억 상실증과 상태(State)의 중요성 [33:03] | |
| 2 | [랭그래프 Part 2] LangGraph(랭그래프) 핵심 개념: 상태, 노드, 엣지 [56:31] | |
| 3 | [랭그래프 Part 3] 영구 기억을 위한 체크포인트(Checkpoint)와 쓰레드(Thread) [41:14] | |
| 4 | [랭그래프 Part 4] 저장된 대화 기록 관리 및 컨텍스트 윈도우 문제 [50:57] | |
| 5 | [랭그래프 Part 5] 스마트한 기억 관리: 메시지 자르기, 필터링, 병합 [41:33] | |
| 6 | [랭그래프 Part 6] 스마트 메모리 노드: 메모리 관리 기술 통합 [50:09] | |
| 7 | [랭그래프 Part 7] LLM의 한계 극복: 도구(Tool) 사용과 조건부 엣지 [42:11] | |
| 8 | [랭그래프 Part 8] 동적 도구 라우팅과 오류 처리 [44:12] | |
| 9 | [랭그래프 Part 9] 여러 도구 동시 호출 및 인간 개입(Human-in-the-loop) [41:04] | |
| 10 | [랭그래프 Part 10] 최종 정리 및 전체 과정 요약 [37:00] |
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