[심화과정]LangChain, LangGraph로 구현하는 텍스트,이미지,그래프 기반 멀티모달 RAG Part.5-1
김종영
통계프로그램
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
학습목표
● Knowledge Graph와 RDF 데이터 모델의 개념을 이해하고, Triple(subject, predicate, object) 형태와 Turtle 직렬화 방식을 설명할 수 있다.
● LLM을 활용하여 텍스트에서 RDF Triples를 추출하고, rdflib의 Graph 객체를 사용하여 Triple을 추가/조회/직렬화할 수 있다.
● SPARQL 쿼리 언어의 기본 구조를 이해하고, 변수 패턴과 FILTER, OPTIONAL, wikibase:label 서비스를 활용한 쿼리를 작성할 수 있다.
● SPARQLWrapper를 사용하여 Wikidata와 통신하고, Graph의 triples(), value(), subjects() 메서드로 그래프를 조회할 수 있다.
● Neo4j의 Cypher 쿼리 언어를 사용하여 노드와 관계를 생성/조회/수정/삭제하고, 벡터 인덱스를 생성하여 키워드/벡터/하이브리드 검색을 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