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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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드디어 LangGraph를 시작합니다.

StateGraph, Nodes, Edges, Compile, Stream

LangGraph의 가장 기본 개념을 활용해서 AI 어플리케이션을 만듭니다.
게다가 Streamlit 의 Session State를 사용해서 챗봇 기능을 구현했습니다.

LLM 은 Anthropic 사의 Claude를 사용합니다.

소스코드 공개합니다.

가져가셔서 맘껏 활용 하세요.

처음 배울 때 확실하게 배워서 AI 어플리케이션 개발에선 제대로 된 개발자가 됩시다.

오늘 배우는 내용은 이곳으로 가시면 어플리케이션과 소스코드를 보실 수 있습니다.


https://youtu.be/Ri3Nrpac3nI?si=gagZU75-rNr9uz19

 

 

Catchup LangGraph Tutorial · Streamlit

 

Catchup LangGraph Tutorial

This app was built in Streamlit! Check it out and visit https://streamlit.io for more awesome community apps. 🎈

catchuplanggraph.streamlit.app

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Coursera와 deepliarning.ai를 만들고 Google Brain 도 만들고 활동했던 스탠포드 대학의 앤드류 응 교수의 AI Agentic Workflows 프로젠테이션 입니다.

2024년도 들어서면서 AI 어플리케이션 개발의 트렌드로 각광받고 있는 AI Agentic Workflows 그리고 Multi Agent를 먼저 체험하고 그 경험을 공유합니다.

AI 로 어플리케이션을 개발해야 한다면 꼭 보아야 하는 강의 입니다.

예전에 몇번 봤는데 한국어로 번역하면서 꼼꼼이 보고 싶어서 한번 더 봤습니다.

역시나 놓치고 지나친 곳도 있고 다시 한번 생각 해 보니까 또 다른 insight도 생기고 정말 좋은 시간 이었습니다.

한글로 번역한 김에 Youtube Clip에 한글 자막 달아서 올립니다.

혹시 한번도 못 보신 분이나... 예전에 보셨더라도 한국어 자막을 보면서 더 자세히 이해해 보고 싶으신 분들 추천 드립니다.

이번 강좌에서는 앤드류 응 교수가 AI Agentic Workflow는 일을 시키면 금방 답이 안나올 수도 있어서 좀 기다려야 한다. 초보 매니저가 팀원 일 시켜놓고 5분마다 다 됐냐고 물어보는 식으로 접근하면 안된다고 얘기했을 때 누군가가 크게 웃었거든요.
그 사람이 예전에 수시로 확인하면서 Micro Management를 했던 옛 상관이 생각나서 웃었는지 아니면 AI 는 기계인데 사람처럼 대하라는 말이 웃겨서 웃었는지는 모르겠는데. 하옇든간 크게 웃었습니다.
그 웃음소리를 듣고 앤드류 응 교수가 제가 보기에 동양인 특유의 그런 어떤 웃음을 지었는데 수줍은 웃음인 듯도 하고 (설명은 못하겠고 직접 보세요.) 그 웃는 표정이 가장 자연스럽고 활짝 웃었던 웃음 인것 같았습니다.

그래서 그 장면을 썸네일로 사용했습니다.

https://youtu.be/8b7CLBCS3pg

 

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2024년도에 AI Web App 개발 분야에서 떠오르는 기술입니다.
Agentic Workflow, Multi Agent Collaboration 등등 많은 이론과 기술들이 쏟아지고 있습니다.

LangChain에서는 LangGraph라고 하는 별도의 Framework를 만들어서 이 Agentic Workflow, Multi Agent Collaboration 개념과 기술을 AI Application에 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다.

오늘 그 AI Agent를 사용해 첫번째 AI Web App을 만들어 보겠습니다.
기본을 탄탄하게 다져 놓으면 어려운 문제가 닥쳐도 쉽게 풀어 낼 수 있습니다. 이 AI Agent 기본은 LangChain에 있는 API Service 들을 사용합니다.

AI Agent 의 기본을 오늘부터 다져 나가겠습니다.

 

https://youtu.be/Yy0DVD2PlYY?si=gIkT3fcWFIEmOJWs

 



 

 

 

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제 채널의 비디오들은 처음에 Deep Learning을 이해하기 위한 7개이 비디오를 올렸습니다. (DL Fundamental 이라는 Playlists에 모아 놓았습니다.)
Deep learning Fundamental에서부터 ChatGPT등 요즘 많이 등장하는 LLM들을 만든 Transmer model 까지 다뤘습니다.
그 다음 세트는 AI를 사용한 Web 개발의 기초가 되는 8개의 비디오를 올렸습니다. (AI Web App Development 라는 Playlists에 모아 놓았습니다.)
여기에서는 RAG (Retrieval Augmented Generation)이라는 개념이 등장하고 이것을 구현하는 방법을 배웠습니다. RAG는 쉽게 말해 LLM 이외에 다른 tool들을 함께 사용하는 기술입니다.
이제부터는 한 단계 더 올라간 AI Web 개발 관련된 기술을 배울 겁니다.
2024년 들어서 주목 받는 개념입니다.
Agentic Workflow, Multi Agent programming 등의 용어들이 많이 등장하고 여기에서 사용되는 주요 개념은 Agent 입니다.
즉 앞으로의 과정을 잘 이해하기 위해서는 Agent란 무엇인가를 이해하는 것이 아주 중요합니다.
IBM에서 만든 이 What are AI Agents? 라는 비디오가 AI Agent란 무엇인가를 아주 잘 설명한 것 같습니다.
그래서 한글 자막을 덧붙여서 소개해 드립니다.
참고로 저 강사님이 전체 강의 중 가장 광대뼈가 많이 올라간 순간은 자신의 휴가 얘기를 할 때 입니다. ;)
 
 

 

In the initial phase of my channel, I uploaded seven videos designed to introduce the fundamentals of Deep Learning. These videos are compiled in the "DL Fundamentals" playlist. This series covers everything from the basics of Deep Learning to advanced topics like the Transformer model, which underpins modern Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT.
Following this, I released a set of eight videos that lay the groundwork for AI-driven web development, available in the "AI Web App Development" playlist. In this series, we delve into the concept of Retrieval Augmented Generation (RAG), exploring how to implement this technique, which integrates various tools alongside LLMs.
Now, we are progressing to more advanced AI web development technologies that have gained prominence in 2024. Key concepts like Agentic Workflow and Multi-Agent Programming will be discussed, with a particular focus on understanding the role of Agents.
To grasp these upcoming lessons effectively, it is crucial to understand what an Agent is. IBM's video "What are AI Agents?" provides an excellent explanation of this concept. I’ve included Korean subtitles for your convenience.
On a lighter note, the instructor's most enthusiastic moment occurs when she shares stories about her vacation. ;)

 

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