멀티모달 AI 검색 증강 생성(RAG) 챗봇 개발 부트캠프

과정 개요

생성형 AI를 실제 업무에 도입하려는 기업이 늘면서, 범용 LLM의 환각(Hallucination) 문제를 해결하고 기업 고유 데이터를 정확하게 답변에 반영하는 RAG(검색 증강 생성) 기술과 텍스트·이미지를 함께 처리하는 멀티모달 역량을 갖춘 개발자에 대한 수요가 커지고 있다. 본 과정은 Python 기반 LLM 프로그래밍 기초를 다진 뒤, 임베딩·벡터DB(FAISS, Milvus, Pinecone 등)를 활용한 검색 증강 생성 파이프라인 구축, LangChain·LangGraph를 통한 에이전틱 RAG 설계, 그리고 텍스트-이미지를 동시에 처리하는 멀티모달 모델(GPT-4V, Gemini, LLaVA 등) 연동까지 다룬다. 교육생은 문서 파싱(PDF·표·이미지 혼합 문서), 청킹 전략, 하이브리드 검색(키워드+벡터), 리랭킹(Reranking) 등 RAG 품질을 높이는 실무 기법과 함께, 답변 근거 인용·환각 검증 로직을 구현해 신뢰도 높은 응답 체계를 만드는 방법을 실습한다. 최종적으로는 기업의 사내 문서·이미지 자료를 결합해 정확한 근거 기반 답변을 제공하는 멀티모달 RAG 챗봇을 오프라인 환경에서 직접 개발하고 배포한다. 커리큘럼은 국내 AI 전문 부트캠프에서 다루는 LangChain/RAG/LangGraph 최신 실무 트렌드를 반영해 구성된다.

교육 목표

• Python으로 LLM API를 연동하고 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용할 수 있다.
• 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용해 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축할 수 있다.
• 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 모델을 연동해 복합 문서를 분석할 수 있다.
• 문서 청킹·하이브리드 검색·리랭킹 기법을 적용해 검색 정확도를 높일 수 있다.
• LangChain·LangGraph로 다단계 추론이 가능한 에이전틱 RAG 시스템을 설계할 수 있다.
• 환각 검증·근거 인용 로직을 구현해 신뢰도 높은 기업용 AI 챗봇을 개발·배포할 수 있다.

교육 대상

비전공자 중 생성형 AI 개발자로 전직을 희망하는 구직자, 백엔드·데이터 개발 경력자 중 LLM 응용 서비스 개발 역량을 확장하려는 재직자, 컴퓨터공학·인공지능 전공자 중 RAG·멀티모달 심화 프로젝트 경험을 쌓으려는 자

수료 혜택

AI 솔루션 기업 및 사내 AI 전담 조직 대상 채용 연계, 협약 기업 실데이터를 활용한 RAG 챗봇 해커톤·경진대회 참가 기회, 텍스트·이미지 혼합 문서를 다루는 멀티모달 RAG 챗봇 서비스를 시연 가능한 형태로 완성해 포트폴리오화, 정보처리기사 등 관련 자격증 응시 대비반 운영, 1:1 이력서·기술면접 코칭 및 채용 박람회 연계.