[심화과정]LangChain, LangGraph로 구현하는 텍스트,이미지,그래프 기반 멀티모달 RAG Part.2-2
김종영
IT트렌드
강좌개요
“LangChain/LangGraph로 구현하는 텍스트·이미지·그래프 기반 멀티모달 RAG 심화 과정”은 텍스트·이미지·지식그래프 등 다양한 데이터 소스를 통합해 고급 RAG 시스템을 구축하는 방법을 실전적으로 다룹니다. LangChain과 LangGraph를 활용한 멀티모달 파이프라인 설계, 에이전트 오케스트레이션, 단계별 RAG 아키텍처 구현 등을 중심으로 실제 서비스 수준의 멀티모달 RAG를 완성하도록 돕는 심화 과정입니다.
학습대상
학생 및 일반인
학습목표
● Modular RAG 프레임워크의 구조를 이해하고 Module, Sub-module, Operator를 조합할 수 있다.
● Chunk Optimization 기법(Sliding Window, Small-to-Big)을 적용하여 효율적인 인덱싱을 구현할 수 있다.
● Query Expansion/Transformation 기법(Multi-Query, HyDE)을 사용하여 검색 품질을 향상시킬 수 있다.
● Post-retrieval 단계에서 Rerank, Compression, Selection 기법을 적용할 수 있다.
● LLMLingua/LongLLMLingua와 Selective Context를 사용하여 프롬프트를 압축할 수 있다.
참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 체크는 현재 동영상 강좌에만 가능합니다. (증빙 서류 발급은 준비중입니다.)
- - 수강 신청 완료 후 수강 가능합니다.