Haystack 컴포넌트가 LLM과 어떻게 상호작용하는지 살펴보고, 에이전트가 기존 언어 모델과 무엇이 다른지 이해하며, 첫 번째 작동하는 에이전트를 만들어 봅니다. 그리고 웹 검색 같은 현실 세계의 도구에 접근 권한을 부여해, 수동적으로 답만 하는 존재에서 능동적으로 문제를 해결하는 에이전트로 바꿔 보세요!

강의에 오신 것을 환영합니다!

컴포넌트로 LLM과 대화하기

Haystack 에이전트로 무엇을 할 수 있을까요?

첫 번째 에이전트 만들기

에이전트에 도구 연결하기

나의 에이전트 만나기

이 장에서는 에이전트를 더 똑똑하고 투명하게 만들며 디버깅하기 쉽게 하는 도구들을 익힙니다. 스트리밍 콜백으로 에이전트의 결정을 추적하는 일부터 재사용 가능한 Haystack 파이프라인 구축까지, SQL 쿼리 실행을 포함한 다양한 기능을 갖춘 에이전트로 발전시켜 볼 거예요. 이제 Haystack 파이프라인을 맞춤화하고, 연결하고, 강력하게 확장할 준비를 하세요!

블랙박스를 열어 보기: 에이전트를 투명하게 만들기

에이전트 맞춤 설정

Haystack 파이프라인: 에이전트의 비밀 무기

SQL 데이터베이스 질의하기

파이프라인을 에이전트용 도구로 바꾸기

마무리 및 다음 단계

견고한 에이전트 설계하기

Haystack Additional Resources

단순한 채팅 인터페이스를 넘어, 추론하고 결정을 내리며 외부 도구를 활용해 실제로 행동하는 완전한 AI 에이전트를 만들어 보세요. LLM 기반 애플리케이션용 오픈 소스 프레임워크인 Haystack을 사용해, 웹을 검색하고 구조화된 환자 데이터를 조회할 수 있는 헬스케어 에이전트를 구성합니다. 그 과정에서 핵심 에이전틱 설계 원칙을 익히고, 재사용 가능한 파이프라인을 구축하며, 컴포넌트를 지능형 시스템으로 통합하게 됩니다. 학습을 마치면 AI 에이전트의 동작 원리를 이해하는 데 그치지 않고, 처음부터 직접 하나를 만들어 보게 될 거예요.

<h2>추론하고, 검색하고, 행동하는 AI 에이전트를 구축하세요</h2>

AI 에이전트는 텍스트 생성 이상의 일을 할 수 있습니다. 그들은 자신에게 제공되는 도구와 데이터를 바탕으로 계획을 세우고, 결정을 내리며, 행동을 취할 수 있습니다. 이 강의에서는 대규모 언어 모델과 외부 구성 요소를 조율하는 오픈소스 프레임워크인 Haystack을 사용해 지능형 AI 에이전트를 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
최신 온라인 콘텐츠와 구조화된 환자 기록을 결합하여 사용자의 질문에 답하는 헬스케어 에이전트를 만들게 됩니다.
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<h2>에이전트를 연결하세요</h2>

먼저 Haystack 컴포넌트를 사용해 LLM과 소통하는 방법을 배우고, 그다음 첫 번째 에이전트를 만들어 보게 됩니다. 실시간 웹 검색과 SQL 데이터베이스 쿼리 파이프라인 같은 도구를 연결하여, 에이전트가 공개 정보와 비공개 정보를 모두 가져올 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 또한 Haystack 파이프라인을 도구로 등록하는 방법도 배우게 되어, 에이전트 안에서 구조화된 워크플로를 더 쉽게 재사용할 수 있습니다.
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<h2>실제 워크플로를 구축하고 확장하세요</h2>

강의가 끝날 무렵에는 LLM 추론과 외부 도구, 그리고 구조화된 파이프라인을 결합한 강력한 에이전트를 갖추게 됩니다. 에이전트를 언제 사용해야 하는지, 파이프라인을 언제 사용해야 하는지, 그리고 두 가지를 모두 활용할 수 있는 유연한 시스템을 어떻게 구축하는지 이해하게 됩니다. 어시스턴트, 검색 증강 생성 시스템, 또는 도메인별 도구를 구축하든, Haystack으로 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 AI 에이전트를 만들 준비가 됩니다.



Intermediate Python

Haystack를 사용하여 LLM과 외부 구성 요소를 조정하는 헬스케어 AI 에이전트를 만드세요.

Haystack로 AI 에이전트 만들기

Haystack을 사용하여 의료 AI 에이전트를 생성하세요. Haystack은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 구성 요소를 오케스트레이션하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다.

첫 번째 에이전트 만들기

Haystack로 AI 에이전트 만들기

연습 안내

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