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LangChain을 활용한 지능형 LLM 워크플로우 만들기

중급452026-04-22

LangChain 프레임워크와 OpenAI API를 사용하여 대화 맥락을 파악하고 웹 검색 기능을 스스로 수행하는 지능형 워크플로우를 구축합니다. 인터넷에서 최신 정보를 실시간으로 탐색하여 답변을 제공하는 Python 기반 AI 에이전트 스크립트를 최종 결과물로 얻습니다.

이 코칭은 터미널에서 진행됩니다

이런 걸 배워요

  • LangChain Expression Language(LCEL)을 사용하여 LLM 파이프라인을 구성할 수 있습니다.
  • 대화형 애플리케이션에 메모리를 추가하여 맥락을 유지할 수 있습니다.
  • 에이전트에 외부 도구(웹 검색)를 연결하여 LLM의 한계를 극복할 수 있습니다.
  • ReAct 프레임워크 기반의 에이전트를 생성하고 동작 원리를 이해할 수 있습니다.

어떻게 진행해요

1. 프로젝트 환경 설정 및 라이브러리 설치
2. API 키를 안전하게 설정하기
3. 첫 번째 LLM 체인 만들기 (LCEL)
4. 대화 내용 기억 기능 추가하기
5. 에이전트에 검색 도구 연결하기
6. 스스로 생각하고 행동하는 ReAct 에이전트 만들기
7. 최종 에이전트 테스트 및 동작 확인

AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요