검색하는 AI에서, 일하는 에이전트로

RAG 구조를 이해한 뒤, 실행과 검증이 가능한 에이전트로 확장합니다.

선수 강의가 정해진 것은 아닙니다. 필요한 문제부터 골라보세요.

검색하는 AI에서, 일하는 에이전트로

  1. 지금 시작

    RAG 시스템 마스터

    검색과 생성의 구조를 개선하고 싶다면 여기서 시작하세요.

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  2. 다음 · 선택

    하네스 · 루프 · 그래프 엔지니어링

    RAG까지 만들었다면, 다음에는 에이전트가 작업을 실행하고 확인하는 구조를 살펴보세요.

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  3. 확장 · 선택

    Decision AI 실전: Laya 판단 모델과 Human-in-the-Loop

    실행 구조를 만든 뒤, 자동 처리할 판단과 사람이 검토할 판단을 나눠야 할 때 살펴보세요.

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RAG 시스템 마스터
RAG·프롬프트 기본 개념, Python으로 LLM API를 연동한 경험, 벡터 DB 기본 사용법이 필요합니다.
하네스 · 루프 · 그래프 엔지니어링
프로그래밍 기초와 코드 실행 능력, Claude Code·Cursor 등 AI 코딩 도구 사용 경험이 필요합니다.
Decision AI 실전: Laya 판단 모델과 Human-in-the-Loop
Python의 함수와 딕셔너리를 읽고, 기초 코드를 실행할 수 있어야 합니다.

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Java 경험 없이 웹사이트를 만들거나, 코딩 없이 업무 자동화를 시작할 수도 있습니다.