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LangGraph 이해도 테스트

`LangGraph`에 대한 이해도를 간단한 퀴즈로 확인해보세요! 지금까지 배운 핵심 개념을 복습하는 데 도움이 됩니다.

이 퀴즈는 선택 사항이며 채점되지 않습니다.

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Q1: LangGraph의 주요 목적은 무엇인가요?

LangGraph가 무엇을 위해 설계되었는지 가장 잘 설명하는 문장은?

LLM을 포함한 애플리케이션의 제어 흐름을 구축하기 위한 프레임워크 다양한 LLM 모델과 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 라이브러리 도구를 호출하기 위한 Agent 라이브러리

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Q2: “제어 vs 자유” 관점에서 LangGraph는 어디에 속하나요?

다음 중 LangGraph의 에이전트 설계 접근 방식을 가장 잘 설명한 문장은?

LangGraph는 LLM에게 자유도를 높게 주어 모든 결정을 독립적으로 내릴 수 있도록 합니다. LangGraph는 실행 흐름에 대한 강력한 제어를 제공하면서 동시에 의사결정을 위해 LLM 기능을 활용합니다

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Q3: LangGraph에서 상태(State)의 역할은 무엇인가요?

다음 중 LangGraph에서 상태(State)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

상태(State)는 LLM이 생성한 것 중 가장 최신 결과입니다. 상태(State)는 실행 중 발생한 오류를 추적하는 데만 사용됩니다 상태(State)는 에이전트 어플리케이션을 통해 흐르는 정보를 나타냅니다 상태(State)는 외부 API와 작업할 때만 관련이 있습니다

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Q4: LangGraph에서 조건부 엣지(Conditional Edge)란 무엇인가요?

조건부 엣지에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

조건을 평가하여 다음에 실행할 노드를 결정하는 엣지 특정 조건이 발생할 때만 따라가는 엣지 진행 전에 사용자 확인이 필요한 엣지

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Q5: LangGraph는 LLM의 환각(hallucination) 문제를 어떻게 해결하는 데 도움이 되나요?

환각에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

LangGraph는 LLM 응답을 제한하여 환각을 완전히 제거합니다 LangGraph는 LLM 출력을 검증하고 확인할 수 있는 구조화된 워크플로우를 제공합니다 LangGraph는 환각에 영향을 주지 않습니다

축하합니다! 🎉 틀린 문제가 있다면, 앞에서 다룬 내용들을 다시 검토해보세요. 이제 LangGraph의 더 심화 기능을 알아보고, 더 복잡한 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법을 배워봅시다.

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