hukim1112/agentic-rag-course

Overview

사내 규정(Markdown), 산업 보고서(PDF), 조직 정보(그래프)를 연동하는 **을 하루 동안 단계별로 만들어 보는 핸즈온 과정 에이전트 루프는 create_agent 한 줄로 만들어집니다. 이 과정은 그 바깥, 즉 **을 설계하고 평가하는 데 집중합니다. 💡 미션 중 막히면 instructor 브랜치의 같은 파일과 비교해 보세요: git diff main origin/instructor -- Codespaces는 사전 빌드된 Docker 이미지(hukimartia/agentic-rag-lab:latest)로 구동되므로 (Python 3.12, LangChain/LangGraph, Chroma, GraphRAG, FastMCP, Chainlit, Node.js 22, 한글 폰트/로케일 포함) 1. 리포지토리 상단 로 실습 환경을 생성합니다. 2. 컨테이너가 뜨면 .env.example이 .env로 자동 복사됩니다. (CHAINLIT_AUTH_SECRET, ENTERPRISE_RAG_MCP_TOKEN은 미리 채워져 있습니다.) 3. .env를 열어 API 키를 입력합니다. Docker를 쓰지 않는 경우 설치 스크립트를 실행합니다. 한글 폰트/로케일, Python 패키지 설치와 .env 생성이 순서대로 진행됩니다. 💡 위키백과 MCP 서버(npx -y wikipedia-mcp)를 쓰려면 로컬에 가 필요합니다. notebooks/0_Template.ipynb는 노트북 공통 환경 설정(루트 경로, .env, nest_asyncio) 템플릿입니다. 미션에서 직접 작성하는 파일은 위 브랜치 안내 표를 참고하세요.

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