AI 요약관련 정보

기업이 에이전트를 프로덕션 환경에 배포할 때 중요한 과제가 발생합니다. 바로 에이전트의 성과가 예상대로인지 어떻게 평가할 것인가입니다. "내 에이전트가 제대로 된 방향으로 나아가고 있는가? 최종 결과물이 정확한지 어떻게 확인할 수 있는가?"라는 의문이 생길 수 있습니다. 이 영상에서는 고객 지원 에이전트를 구축하고 평가하는 방법을 살펴보며, 다음과 같은 내용을 다룹니다. 에이전트 평가의 어려움과 이를 극복하기 위한 실질적인 접근 방식 평가 기준이 되는 골든 데이터 세트를 만드는 방법 에이전트 성과를 평가하기 위한 평가 전략 영상을 시청하는 동안 아래 노트북의 코드를 따라 보시길 권장합니다. 궁금한 점이 있으신가요? 아래에 댓글을 남기시거나 LangChain 커뮤니티 슬랙에 참여하세요: https://www.langchain.com/join-community 자료: 노트북 링크: https://github.com/langchain-ai/the-j... LangGraph 문서: https://langchain-ai.github.io/langgr... LangSmith 문서: https://docs.smith.langchain.com LangGraph Studio: https://langchain-ai.github.io/langgr... LangSmith SDK를 사용한 평가 실행: https://docs.smith.langchain.com/eval... LangGraph 및 LangSmith 입문 강좌가 포함된 LangChain 아카데미에 무료로 등록하세요: https://academy.langchain.com ReAct에 대해 자세히 알아보세요: https://langchain-ai.github.io/langgr...