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10개의 글

10장: 실전 프로젝트 — Knowledge Graph + AI 시스템

기술 문서에서 LLM으로 지식 그래프를 구축하고, GraphRAG로 자연어 질의를 처리하며, 벡터 전용 RAG와 성능을 비교하는 엔드투엔드 실전 프로젝트를 구현합니다.

지식 그래프의 증분 업데이트, 데이터 품질 검증, 스케일링 전략, 모니터링, 비용 최적화, 그리고 Graphiti를 활용한 실시간 KG 업데이트까지 프로덕션 운영의 핵심을 다룹니다.

Cypher 고급 쿼리 패턴, PageRank/커뮤니티 감지/중심성 등 그래프 알고리즘의 실전 활용, LLM과 그래프 추론의 결합, Text2Cypher 자연어 변환까지 다룹니다.

TransE, DistMult, ComplEx 등 관계 예측 모델과 Node2Vec, GraphSAGE 등 노드 임베딩 기법, PyTorch Geometric을 활용한 구현까지 지식 그래프 임베딩의 핵심을 다룹니다.

Microsoft GraphRAG의 아키텍처, 커뮤니티 요약, 글로벌/로컬 검색 전략, Neo4j GraphRAG Python 라이브러리, 그리고 벡터+그래프+키워드 하이브리드 검색을 다룹니다.

비정형 텍스트에서 LLM을 활용하여 엔티티와 관계를 추출하고, JSON 파싱, 엔티티 해소, Neo4j 적재까지의 전체 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.

Amazon Neptune의 아키텍처와 Bedrock 통합, 그리고 TigerGraph, JanusGraph, Memgraph 등 주요 그래프 데이터베이스를 비교하며 프로젝트에 맞는 선택 가이드를 제공합니다.

Neo4j의 아키텍처, Cypher 쿼리 언어, 벡터 인덱스, GDS 라이브러리, Python 드라이버까지 지식 그래프 구축에 필요한 Neo4j의 핵심 기능을 다룹니다.

프로퍼티 그래프와 RDF의 차이, 노드/엣지/속성 설계 원칙, 온톨로지 설계부터 실전 도메인 모델링까지 지식 그래프의 데이터 모델링 기초를 다룹니다.

지식 그래프의 정의와 역사, 벡터 검색의 한계를 그래프가 어떻게 보완하는지, GraphRAG의 35% 정확도 향상 사례까지 Knowledge Graph와 AI 결합의 전체 그림을 소개합니다.