Langchain

Advanced RAG의 모든 것! 문서 청킹 전략(Semantic/Recursive/Agentic), 리랭킹(Cohere/ColBERT/Cross-encoder), Query Transformation, 에이전틱 RAG(Self-RAG/CRAG), Multi-modal RAG, 평가(RAGAS/TruLens), 프로덕션 최적화.

AI Agent 개발의 모든 것! Tool Calling(Function Calling) 원리, ReAct 패턴, Multi-Agent 아키텍처(CrewAI/AutoGen/LangGraph), MCP(Model Context Protocol), Agent 프레임워크 비교, Tool Calling 성능 최적화, 프로덕션 배포 전략.

AI Agent Engineer는 2025년 가장 빠르게 성장하는 AI 직군입니다(시장 $47B 전망). LangGraph, CrewAI, AutoGen, Swarm, Claude Agent SDK — 에이전트 프레임워크 비교, 설계 패턴, 평가 방법, 면접 준비, 학습 로드맵 총정리.

LLM은 기본적으로 기억이 없습니다. 이 근본적인 한계를 어떻게 해결할까요? 4가지 메모리 유형부터 실전 아키텍처, Mem0 프레임워크까지 Agent 메모리 시스템의 모든 것을 다룹니다.

RAG 시스템 품질의 70%를 결정하는 청킹 전략을 5가지 방법론과 실제 코드로 완전 정리합니다. Fixed-size부터 Semantic, Parent-Child, RAPTOR까지 — 각각 언제 쓰는지, 실전 평가 방법까지 다룹니다.

AI 에이전트 시스템을 완전히 마스터하는 가이드. ReAct, Tool Use, Function Calling부터 LangChain 에이전트, LangGraph 워크플로, CrewAI 멀티 에이전트까지 실전 예제로 자율 AI 시스템을 구축합니다.

AI 애플리케이션 풀스택 개발 완전 가이드. FastAPI 백엔드, Next.js 프론트엔드, LangChain/OpenAI 통합, 스트리밍 응답, Docker 배포까지 실제 프로젝트 예제와 함께.

프로토타입에서 프로덕션까지 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 종합 가이드. 프롬프트 엔지니어링, RAG 아키텍처, 툴 사용, 스트리밍, 평가, 비용 최적화, 그리고 실전 AI 애플리케이션을 위한 배포 패턴을 다룹니다.

RAG(검색 증강 생성) 시스템을 완전히 마스터하는 가이드. 기본 RAG부터 고급 Self-RAG, Corrective-RAG, HyDE까지, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 청킹 전략, 리랭킹까지 실전 예제로 구축합니다.

2026년 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크의 완전 비교 가이드. LangGraph, CrewAI, AutoGen, Dify의 특징, 아키텍처, 실제 사용 사례를 통해 프로젝트에 맞는 프레임워크 선택 방법을 배웁니다.

AI Agent의 핵심 기능인 Function Calling과 Tool Use 패턴을 실전 중심으로 구현합니다. OpenAI·Anthropic·LangChain의 도구 호출 API, 오류 처리·재시도 전략, 프롬프트 인젝션 방어, MCP 표준까지 프로덕션 챗봇을 위한 완벽 가이드입니다.

챗봇의 멀티턴 대화에서 컨텍스트를 효과적으로 유지하는 메모리 관리 전략을 다룹니다. LangChain의 다양한 메모리 타입(Buffer, Summary, Window, Entity)과 LangGraph의 상태 기반 에이전트 아키텍처, 영속 메모리 구현, RAG 연동까지 프로덕션 환경에서의 실전 패턴을 설명합니다.

RAG 파이프라인의 청킹·임베딩·검색 전략, Pinecone·Weaviate·Milvus 벡터 DB 비교, LangChain 기반 FAQ 챗봇 구현, 프로덕션 배포와 품질 평가·모니터링까지 다루는 실전 가이드.

LangChain과 RAG를 활용하여 사내 문서를 검색하는 Slack 챗봇을 구축합니다. 문서 임베딩, 벡터 DB, 프롬프트 엔지니어링, Slack Bolt 연동까지 전체 코드를 다룹니다.

LangChain과 RAG 파이프라인을 활용한 Telegram FAQ 봇을 구축합니다. 문서 로딩, 벡터 스토어, 대화 메모리, 소스 인용까지 핸즈온으로 다룹니다.

LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.

LangChain과 ChromaDB, OpenAI를 활용하여 PDF 문서 기반 RAG 챗봇을 처음부터 구축하는 실전 가이드. 문서 로딩부터 벡터 저장, 프롬프트 설계, Streamlit UI까지 완성한다

RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.

LangChain 공식 문서를 기반으로 LCEL(LangChain Expression Language)의 Runnable 인터페이스와 LangGraph의 StateGraph를 체계적으로 분석한다.