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Neo4j Graph Database 기반 커스텀 지식그래프 구축방법과 이를 기반으로 한 GraphRAG 구현까지 알차게 다룹니다.

본 과정에서는

• 지식그래프 기반 정보 구조화
• GraphRAG를 활용한 정교한 검색
• AI Agent과 결합한 Agentic GraphRAG

를 통해 그래프 기반 의사결정 자동화 및 높은 성능의 RAG 시스템을 구현할 수 있습니다.

교육 대상

• Graph DB 또는 Graph RAG에 관심있는 개발자
• LLM 기반 서비스 고도화를 고민하는 엔지니어
• Knowledge Graph / Ontology 기반 시스템 설계자

교육 목표

• 문서 데이터를 지식그래프로 변환할 수 있습니다.
• 다양한 GraphRAG 검색 방식을 익히고 상황에 맞게 활용할 수 있습니다.
• AI Agent + GraphRAG를 결합한 시스템을 설계하고 구현할 수 있습니다.

📩 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 커리큘럼은 맞춤 구성 가능합니다.

LangGraph를 활용한 AI Agent의 구조를 이해하고, AgenticRAG와 Multi Agent 시스템까지 단계적으로 구현하는 실습 중심 교육입니다.

본 과정에서는

• AI Agent 구조 이해
• Agentic RAG를 기반으로 한 챗봇 시스템 고도화
• 복잡한 문제 해결을 위한 Multi Agent 설계

를 통해 의사결정 자동화 및 고도화된 작업을 처리하는 LLM 시스템을 구현할 수 있습니다.

교육 대상

• AI Agent 개념을 실습으로 이해하고 싶은 개발자
• RAG를 고도화하기 위해 Agentic RAG의 도입을 고민하는 엔지니어
• LangGraph 기반 워크플로우를 구현하고 Multi Agent 시스템 설계에 관심있는 실무자

교육 목표

• AI Agent의 기본 패턴인 ReAct를 이해할 수 있습니다.
• 실무에 확장가능 하도록 LangGraph의 핵심 구성요소를 이해합니다.
• Agentic RAG 시스템을 구현하고 Multi Agent 구조를 설계할 수 있습니다.

📩 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 커리큘럼은 맞춤 구성 가능합니다.

당일 과정으로 진행되는 단기 과정 예시입니다. 2시간 짜리 특강 및 세미나부터, 알차게 담은 8시간 강의까지 AI Agent, GraphRAG, LLM 등의 주제로 유연한 강의 설계가 가능하니 참고 부탁드립니다 🙂

📩 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 커리큘럼은 맞춤 구성 가능합니다.