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BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
Earned 3월 17, 2026 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned 2월 26, 2026 EST
에이전트 동작 최적화
Earned 2월 20, 2026 EST
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드
Earned 2월 20, 2026 EST
에이전트 기초
Earned 2월 20, 2026 EST
대규모 언어 모델 소개
Earned 3월 9, 2024 EST
이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.
This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
첫 번째 에이전트를 빌드해 보았으니, 이제 한 단계 더 나아갈 차례입니다. 이 과정에서는 고급 요청 사항, 모델 선택, 계획 기능, 구조화된 출력 패턴을 적용하여 기본적인 AI 에이전트를 정교하고 정확한 어시스턴트로 발전시키는 기술을 연마하게 됩니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기
Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 첫 번째 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하면서 에이전트에 대한 이론을 실제로 적용해 보세요. 이 실습 중심 과정에서는 완전한 ADK 개발 환경을 설정하고, Python 코드와 YAML 구성의 두 가지 방식으로 에이전트를 생성하며, 다양한 인터페이스에서 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 에이전트 동작을 정의하는 핵심 파라미터를 학습하고 첫 번째 과정에서 배운 내용을 실제 코드에 적용합니다.
AI 에이전트는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 뛰어넘는 중대한 변화입니다. AI 에이전트는 단순히 텍스트 기반 솔루션을 생성하는 데 그치지 않고, 자율적으로 행동하여 솔루션을 실행할 수도 있습니다. 이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항, LLM API와의 차이점, 실제로 AI 에이전트가 더하는 가치를 소개합니다. Google의 에이전트 백서를 바탕으로 한 이 과정은 에이전트 코드를 처음 작성하기 전에 필요한 이론적 토대를 제공하여 (단순한 텍스트 생성이 아닌) 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하고자 하는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 적합합니다. 커뮤니티 포럼에 참여하여 질문하고 토론하기
이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.