GraphRAG w/ Graphlit: 비정형 데이터의 지식을 사용하여 LLMs로 앱을 구축하기
- GraphRAG는 지식 그래프와 LLM(Large Language Models)을 사용하여 앱을 구축하는 새로운 패턴입니다.
- 비정형 데이터에서 엔티티와 그들 간의 관계를 추출하여 지식 그래프를 자동으로 구축할 수 있습니다.
- GitHub에서 GraphRAG의 샘플 애플리케이션을 공개했으며, 사용자는 데모를 실행하여 SharePoint 계정에 로그인하여 파일(문서, 오디오, 이미지 등)을 가져올 수 있습니다.
- 엔티티 추출은 텍스트뿐만 아니라 오디오, 이미지 설명 등 다양한 형태의 콘텐츠에서 수행됩니다.
- 추출된 엔티티는 인간 또는 다른 LLM에 의해 검토되어야 하며, 엔티티 해결(중복 삭제)도 중요한 단계입니다.
- GraphRAG은 다양한 소스에서 추출된 텍스트를 사용하여 LLM에 적절하고 관련성 높은 응답을 제공하도록 합니다.
- 지식 그래프를 사용하여 필터링하고, 더 나은 컨텍스트를 제공함으로써 LLM 응답의 질을 개선할 수 있습니다.
- 지식 그래프를 사용하여 LLM 대화 내용을 시각화할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 관련 콘텐츠를 더 쉽게 탐색할 수 있습니다.
- Streamlit을 사용하여 사용자 인터페이스를 제공하며, Python 또는 Node.JS SDK를 사용하여 자체 웹 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.
- GraphRAG은 제품으로서가 아니라 표준 RAG 파이프라인을 확장하는 패턴으로, Microsoft와 Neo4j와 같은 다른 벤더들도 GraphRAG의 해석을 발표했습니다.
- GraphRAG을 통해 구축된 지식 그래프는 사람들, 조직, 장소, 사건 간의 숨겨진 관계를 탐색하여 일상적인 의사결정을 돕기 위해 도메인 지식을 깊이 있게 활용할 수 있습니다.
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