[심화과정]LangChain, LangGraph로 구현하는 텍스트,이미지,그래프 기반 멀티모달 RAG Part.4
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
● Self-RAG의 Critic 모델과 Generator 모델의 역할을 이해하고, reflection 토큰 기반 학습 데이터 생성 과정을 설명할 수 있다.
● Self-RAG의 4가지 reflection 토큰(Retrieve, ISREL, ISSUP, ISUSE)의 의미와 사용 시점을 이해할 수 있다.
● Self-RAG 추론 알고리즘의 검색 판단, 세그먼트 생성, 베스트 선택 과정을 이해하고 구현할 수 있다.
● Self-RAG 코드에서 Retrieval 토큰 처리, 모델 출력 파싱, 세그먼트 반복 생성 로직을 구현할 수 있다.
● Chain-of-Verification의 4단계 프로세스를 이해하고, Hallucination 방지를 위한 검증 질문 생성 및 답변 수정 과정을 구현할 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.
커리큘럼