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.