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AI Agent

[AI Agent] Cost Optimization Preview (9주차)

[AI Agent] Cost Optimization Preview (9주차)

AI Agent의 LLM 비용이 커지는 원인을 LLM, 애플리케이션, 인프라 관점에서 정리하고 비용 최적화 기준을 제시합니다.

[AI Agent] LLM Observability Preview (8주차)

[AI Agent] LLM Observability Preview (8주차)

LLM Observability는 AI Agent가 어떤 입력을 받았고, 어떤 prompt와 context로 model을 호출했으며, 어떤 retrieval과 tool 실행을 거쳐 답변을 만들었는지 추적하는 운영 체계입니다. Evaluation이 결과를 판정한다면, Observability는 그 결과가 만들어진 과정을 다시 따라갈 수 있게 남깁니다.

[AI Agent] Multi Agent Preview (7주차)

[AI Agent] Multi Agent Preview (7주차)

Tool/Capability, Execution Pattern, Agent Archetype 관점에서 Agentic AI Design Pattern을 정리합니다

[AI Agent] AI Agent Review(6주차)

[AI Agent] AI Agent Review(6주차)

AI Agent의 가능성과 성과가 만들어지면서 다양한 애플리케이션이 만들어집니다. 하지만 Production에서 돌리기 위한 문제가 많이 발생하죠. 따라서 저희는 문제가 정말 Agent로 풀어야 하는 문제인가를 먼저 정리합니다.

[AI Agent] AI Agent Preview (6주차)

[AI Agent] AI Agent Preview (6주차)

LLM이 런타임에 다음 행동을 스스로 결정하는 AI Agent의 개념부터 설계까지 알아봅시다. AI Agent를 설계하는 것과 Workflow와의 차이, 4대 구성요소를 통해 Agent 구축의 기초를 다집니다.

[AI Agent] LLM 기초 정리

[AI Agent] LLM 기초 정리

LLM의 작동 원리와 모델 선택 기준을 이해하고, 구조화된 출력과 프롬프트 분리를 통해 안정적인 AI 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다.

[AI Agent] AI Agent OT 정리

[AI Agent] AI Agent OT 정리

AI Agent 과정의 간단한 개요입니다. AI Agent의 과정과 AI Agent의 간단한 구성, 사례. 그리고 달성하고자 하는 목표와 필요한 리소스까지 간단하게 정리했습니다.

Llamaindex Cookbook을 활용한 GenAI 기본 패턴 정리

Llamaindex Cookbook을 활용한 GenAI 기본 패턴 정리

Llamaindex와 Llama3로 RAG, Text-to-SQL, 에이전트 등 GenAI 핵심 패턴 구축 방법을 학습하고 테스트합니다. 실용적인 AI 앱 개발 방법을 익혀보세요.