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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 7 편
문서에서 지식 그래프로 — 정직한 구축 파이프라인
'문서에서 지식 그래프를 뽑는다'는 데모에서는 LLM 호출 한 번처럼 보입니다. 하지만 고객의 문서를 실제로 쿼리 가능한 그래프로 바꾸는 일은 여섯 단계의 파이프라인이고, 비용과 고통의 대부분은 추출이 아니라 엔티티 해소에 있습니다. 이 글은 스키마(온톨로지)를 먼저 정하는 이유, LLM 기반 스키마 제약 추출(LangChain LLMGraphTransformer, LlamaIndex의 Si
2026-07-15 · 19 분 읽기 #knowledge-graph#ai#llm#data-engineering지식 그래프 도구·프레임워크 지도 — 무엇을 언제 고르나
그래프 데이터베이스, RDF·온톨로지 스택, 그래프 RAG 프레임워크는 지난 2년 사이 폭발적으로 늘었습니다. 링크 목록은 이미 많으니, 이 글은 대신 정직하게 의견을 담은 지도를 그립니다. 카테고리마다 무엇에 쓰는지, 대표 도구 두세 개, 그리고 "언제 무엇을 고를지"를 분명히 말합니다 — 임베디드(Kùzu) vs 서버(Neo4j), 형식 OWL/RDF vs 실용 프로퍼티 그래프, 직접 짜
2026-07-15 · 18 분 읽기 #tools#knowledge-graph#graph-rag#ontology#frameworks고객의 도메인을 모델로 — 유비쿼터스 언어에서 온톨로지까지
고객사의 도메인 지식은 대개 문서가 아니라 사람 머릿속에 암묵지로 있습니다. Forward Deployed Engineer의 핵심 작업 하나는 이 흩어진 암묵지를 팀이 공유하는 명시적 모델로 바꾸는 것입니다. 이 글은 가장 싸고 값진 첫걸음인 DDD의 유비쿼터스 언어에서 출발해, 바운디드 컨텍스트로 같은 단어의 충돌을 다루고, 엔티티·값 객체·애그리게이트로 명사를 모델링합니다. 그다음 사람들
2026-07-15 · 21 분 읽기 #ontology#knowledge-graph#domain-driven-design#architecture#forward-deployed-engineerGraph RAG란 무엇인가 — 벡터 RAG가 막히는 곳, 그리고 이게 값을 하는 순간
RAG의 표준 레시피(청크 → 임베딩 → 상위 k개 검색)는 답이 한 조각에 들어 있을 때 잘 작동하지만, 멀티홉 질문과 코퍼스 전체를 관통하는 글로벌 센스메이킹 질문에서는 구조적으로 막힙니다. Microsoft의 GraphRAG는 이 두 사각지대를 겨냥해, LLM으로 코퍼스에서 지식 그래프를 뽑고 Leiden 알고리즘으로 커뮤니티를 찾아 요약을 미리 만들어 둡니다. 그런 다음 글로벌 질문은
2026-07-15 · 16 분 읽기 #rag#graph-rag#knowledge-graph#ai#llm그래프 DB & 지식 그래프 2026 완벽 가이드 — Neo4j 5 · ArangoDB · Memgraph · TigerGraph · Amazon Neptune · Apache AGE · Kuzu · FalkorDB · Dgraph · GraphRAG 심층 분석
2026년 5월 기준 그래프 데이터베이스와 지식 그래프 생태계를 한 번에 정리합니다. Neo4j 5, ArangoDB, Memgraph, TigerGraph, Amazon Neptune, Apache AGE, Kuzu, FalkorDB, Dgraph 같은 그래프 DB와 GraphDB·Stardog·Virtuoso·Apache Jena 같은 RDF 트리플 스토어, Cypher·GQL·Greml
2026-05-16 · 37 분 읽기 #graph-database#knowledge-graph#neo4j#arangodb#memgraphAI 에이전트 메모리 & 장기 컨텍스트 2026 — Mem0 / Zep / Letta / Cognee / Graphiti / Anthropic Memory 심층 가이드
컨텍스트 윈도우가 100만 토큰을 넘긴 2026년에도 에이전트 메모리는 여전히 풀리지 않은 문제다. Mem0, Zep, Letta(구 MemGPT), Cognee, Anthropic Memory API, OpenAI Memory, Graphiti, Verba, Cody Memories, Generative Agents까지 — 벡터 메모리·그래프 메모리·에피소딕 메모리 세 가지 모델을 비교하고
2026-05-16 · 35 분 읽기 #ai-memory#agent-memory#mem0#zep#lettaGraphRAG 완전 가이드: 지식 그래프가 RAG의 한계를 어떻게 넘는가
일반 RAG가 답하지 못하는 "이 문서들의 주요 패턴은?"같은 전역 질문. Microsoft Research의 GraphRAG가 어떻게 이 문제를 해결하는지, 실제 코드와 비용까지 솔직하게 설명합니다.
2026-03-18 · 13 분 읽기 #graphrag#knowledge-graph#rag#microsoft#ai-development