하루만에 완성하는 
멀티모달 RAG 검색 & 추천 서비스

텍스트만 검색하는 시대는 끝났습니다.
GPT 기반 멀티모달 RAG로 텍스트 + 이미지를 함께 검색하고, 추천까지 완성하세요.
벡터 DB, 임베딩, 랭체인, Streamlit까지 — 하루 만에 “작동하는 서비스”를 구현합니다.

AI 검색·추천의 새로운 기준, 멀티모달 RAG

현실의 데이터는 텍스트만으로 구성되지 않습니다. 이커머스 상품 이미지, 의료 영상, 문서 스캔본, 썸네일처럼 이미지 중심 탐색이 핵심인 서비스가 빠르게 늘고 있습니다.

본 과정은 텍스트 임베딩과 이미지 임베딩(CLIP/OpenCLIP)을 하나의 벡터 공간에 통합하고, 크로스 모달 검색(텍스트로 이미지 검색, 이미지로 텍스트/이미지 검색)을 구현합니다. 나아가 검색 결과를 기반으로 LLM(GPT)이 사용자 맥락을 이해하여 추천까지 완성하는 엔드투엔드 파이프라인을 구성합니다.

주요 학습 내용 

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 정의와 작동 원리 (청킹, 임베딩, 벡터 DB, Retrieval)
• 텍스트 임베딩 + 이미지 임베딩(CLIP/OpenCLIP)의 결합과 통합 임베딩 공간(Unified Embedding Space) 설계
• ChromaDB 기반 멀티모달 데이터 저장·관리 및 검색 (거리/메타데이터 출력·시각화)
• 텍스트 ↔ 이미지 간 크로스 모달 검색(Cross-modal Retrieval) 구현
• 검색(객관적)과 추천(주관적)의 차이 이해 및 멀티벡터 추천 로직 설계
• 랭체인 기반 RAG Flow 구성 및 이미지 base64 인코딩 파이프라인
• Streamlit으로 UI 구축 및 최종 서비스 형태로 완성

이 강의로 만들 수 있는 실제 결과물 

이 강의가 특별한 이유

3단계 학습 로드맵 

1. 1단계: 멀티모달 RAG 기본 구조 이해 — 검색·임베딩·벡터 DB 구성요소 학습
2. 2단계: 멀티모달 검색 구현 — 텍스트/이미지 임베딩 생성 및 크로스 모달 검색 실습
3. 3단계: 추천 서비스 완성 — 랭체인+ GPT 추천 생성, Streamlit UI 배포 형태로 완성

 ※ 각 단계는 실습 중심으로 구성되며, 프로젝트 별 완성 코드를 통해 개념과 구현을 동시에 익힙니다.

상세 커리큘럼

사용하는 핵심 기술 스택 ⚙️

이런 분들께 추천합니다 💪

• 소프트웨어 개발자 및 아키텍트 전문가: 검색·추천 시스템에 AI를 통합해 서비스 경쟁력을 높일 수 있습니다.
• AI 엔지니어 및 데이터 과학자: RAG 및 멀티모달 시스템 구축으로 스킬셋을 확장할 수 있습니다.
• ML 엔지니어: 임베딩·벡터 DB·멀티모달 검색을 실전에서 구현할 수 있습니다.
• 프로젝트 기반 학습자: 개념이 아니라 “동작하는 결과물”을 완성하며 배울 수 있습니다.

사전 요구 지식 및 준비 사항 ✅

• 필수 사전 지식: 해당 강의는 프로그래밍 입문 강의가 아니므로 파이썬 코드를 이해하고 작성할 수 있어야 합니다
• 권장 사항: 머신러닝/LLM 기본 개념, 임베딩·벡터 검색 개념에 대한 익숙하다면 학습을 좀더 수월하게 진행할 수 있습니다.
• 개발 환경: 파이썬 설치, VS Code 등 코드 에디터, OpenAI API Key 등
• 비용: 실습 과정에서 API 호출량에 따라 소액 비용이 발생할 수 있습니다

자주 묻는 질문 ❓

• Q. 프로그래밍 초보자도 수강 가능한가요?
  A. 본 과정은 프로그래밍 입문 과정이 아닙니다. 파이썬 코드를 읽고 작성할 수 있어야 수강 효과가 좋습니다.
• Q. 실습 비용이 발생하나요?
  A. OpenAI API를 사용하므로 호출량에 따라 소액 비용이 발생할 수 있습니다. 실습 규모는 비용이 크게 들지 않도록 설계되어 있습니다.
• Q. 멀티모달 검색이 왜 중요한가요?
  A. 실제 서비스 데이터는 이미지 기반 탐색이 많습니다(상품 이미지, 의료 영상, 썸네일 등). 멀티모달 검색은 단일 텍스트 검색 대비 정확도와 사용자 만족도를 크게 높입니다.
• Q. 최종 프로젝트는 무엇인가요?
  A. 꽃 데이터셋을 기반으로, 텍스트·이미지 복합 쿼리로 최적의 꽃다발 구성을 추천하는 “꽃다발 추천 시스템”을 구현합니다.