[AI 빌더 스쿨] 멀티모달 RAG 실제 제품에 적용하려면? (w. 사이오닉AI)

문서를 처리하는 AI 서비스를 만들다 보면 필연적으로 마주치는 벽이 있습니다. 바로 '복잡한 문서 구조'입니다.

단순한 텍스트라면 기존의 LLM과 RAG(검색 증강 생성)로 처리가 가능하지만, 복잡한 표, 그래프, 다단 편집이 섞인 문서는 텍스트 추출 단계에서 정보가 유실되거나 엉망이 되기 일쑤입니다.

"PDF 속의 표와 차트 내용을 정확하게 검색할 수 없을까?"

"이미지와 텍스트가 섞인 문맥을 AI가 사람처럼 이해하려면 어떻게 해야 할까?"

이 문제를 해결하기 위해 Vision-Language Model(VLM)을 학습시키고, 실제 멀티모달 RAG 시스템을 구축해본 현업의 이야기를 공개합니다.

왜 이 세션을 들어야 할까요?

이번 세션은 이론적인 개념 설명에 그치지 않습니다.

RAG와 임베딩, 파이프라인 구축 분야에서 깊이 있는 기술력을 인정받은 사이오닉AI(Sionic AI)의 실무 경험을 공유합니다.

텍스트뿐만 아니라 이미지와 레이아웃을 동시에 이해하는 '멀티모달 모델'을 어떻게 학습시켰는지, 그리고 이를 서비스에 적용할 때 필연적으로 발생하는 성능, 비용, 레이턴시(지연 시간) 문제를 어떻게 해결해 나갔는지 '진짜 실무의 노하우'를 들어봅니다.

이런 이야기를 나눌 예정입니다

• VLM 구조의 이해: 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 모델의 아키텍처
• 검색 성능 극대화 전략: 다양한 형태의 문서에서 빠짐없이 정보를 추출하기 위한 모델 학습 노하우
• 실전 트러블 슈팅: 실제 서비스 적용 시 마주친 이슈(비용 최적화, 속도 개선 등)와 해결 과정

이런 분들께 추천합니다

• AI 엔지니어/연구원: 텍스트 RAG를 넘어 멀티모달 RAG 구축을 고민 중인 분
• PO/PM/기획자: 문서 기반의 AI 프로덕트를 기획하며 OCR 및 데이터 인식률 한계를 느끼셨던 분
• 데이터 담당자: 비정형 데이터(이미지, PDF 등) 전처리 및 활용 전략이 궁금하신 분
• 미래의 AI 빌더: 현업에서 AI 기술이 어떻게 제품화되는지 그 과정이 궁금한 모든 실무자

게스트 소개: 양호진 사이오닉 AI(Sionic AI) ML Researcher

"문서 속의 내용은 단순히 텍스트로만 존재하지 않습니다. 이번 발표에서는 텍스트와 이미지를 결합해 정보를 온전히 이해하는 모델을 어떻게 만들고 운영하는지, 그 치열한 고민의 과정을 공유하려 합니다.

양호진 Sionic AI ML Researcher

• 멀티모달 RAG 시스템의 핵심인 Vision Language Model(VLM) 학습 담당
• 다양한 형태의 비정형 문서에서 데이터를 정확하게 추출하기 위한 모델 연구 및 실험 수행
• AI 엔지니어링 및 모델 최적화 경험 다수

진행 안내

• 일시: 2026년 1월 6일 (요일) 오후 7시 (약 50분간)
• 발표 (25분) + 사전/현장 Q&A (25분)
• 형식: 온라인 라이브 (Zoom)
• 참가비: 무료
• 제공 자료: 발표 자료

*발표자료는 1월 5일(월) 오후 5시 이후부터‘요즘IT 디스코드’에서 다운받을 수 있습니다

참가 신청 방법

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AI 빌더 스쿨은 AI 시대의 모든 IT 실무자가 'AI 빌더'로 성장할 수 있도록 돕는 요즘IT의 플래그십 시리즈입니다. 직군에 관계 없이 현업 빌더, 팀, 기업을 초청해 실전 경험을 공유합니다.

첫 번째 파트너는 사이오닉AI입니다. RAG, 임베딩, 파이프라인 등 AI 엔지니어링 분야의 깊은 실무 경험을 가진 팀과 함께 진행합니다.

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