프로그래밍

프롬프트 하나로 데이터 분석 - LangChain(랭체인)으로 AI 분석 Part.3-1 ReAct, AgentExecutor, Agent 등

김종영

강의구성	6강	강좌코드	ST_SN100113
수강기간	30일
제작년도	2025년
증빙서류	발행불가※ 이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다.
교안/예제	1.6개의 VOD로 구성되었습니다. 2. 교안은 수강중인 회원만 다운로드 가능합니다.

강좌소개
커리큘럼

강좌개요 프롬프트 하나로 데이터 분석 시키기: LangChain으로 배우는 AI 분석"은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 누구나 손쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있도록 돕는 실전 중심의 교과 과정입니다. 이 과정에서는 LangChain 프레임워크를 기반으로 다양한 텍스트 데이터를 자동으로 요약하고 정리하며, 의미 있는 인사이트를 도출하는 방법을 배웁니다. 이를 위해 LangChain의 사용법을 자세히 강의하고 예시를 통해 AI를 활용한 데이터 분석 방법에 대해서 강의합니다.

학습대상 파이썬을 배우려고 하는 사람

학습목표 ● ReAct 스타일과 Tool calling 스타일의 차이점을 이해한다 ● 도구 호출 과정에서 AgentExecutor, Agent, 언어 모델의 역할 및 각 단계에서 주고 받는 값이 무엇인지 이해한다 ● AgentAction/AgentFinish, 언어 모델의 출력에 대해서 이해한다 ● intermediate_steps → agent_scratchpad 흐름에서 일어나는 일을 이해한다 ● 언어 모델의 출력 파싱에 대해서 알아본다

참고사항

- 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- 수강 여부 체크는 현재 동영상 강좌에만 가능합니다. (증빙 서류 발급은 준비중입니다.)
- 수강 신청 완료 후 수강 가능합니다.

커리큘럼

차시	강의제목	수강여부
01	ReAct, Thought > Action > Observation, 언어 모델의 Action[38:44]
02	@tool 데코레이터, create_react_agent(), AgentExecutor()[31:06]
03	Action과 Action Input, Thought와 Final Answer, 도구 호출 기능[28:47]
04	intermediate_steps, scratchpad, Agent, AgentExecutor[31:44]
05	AgentAction, AgentFinish, Agent 조건[31:55]
06	AgentOutputParser, 도구 호출 기능이 없는 언어 모델의 출력물, Final Answer 파싱[27:01]