배운 것을 하나로 꿰는 피날레. 비정형 코퍼스 → LLM 추출 → 그래프 DB → GraphRAG·추론 → 에이전트 write-back으로 이어지는 end-to-end 파이프라인을 개념과 핵심 코드 스니펫으로 조립하고, 헬스케어·금융·보안·엔터프라이즈·추천·법률·개인 메모리까지 도메인별 활용 사례를 아키텍처 변주로 집대성합니다. 확장성·최신성·환각·거...
벡터 RAG는 의미가 비슷한 조각은 잘 찾지만, 여러 문서에 흩어진 사실을 연결해야 하는 다중 홉 질문이나 '코퍼스 전체의 핵심은?' 같은 전역 질문에 약합니다. GraphRAG는 문서에서 뽑은 지식 그래프에 community detection으로 주제 클러스터를 만들고 그 요약을 미리 구워 두어, 지역(local)과 전역(global) 질문 모두에 ...
지식 그래프가 무엇이며 왜 그래프인가(vs 관계형·vs 벡터 DB)에서 출발해, 그래프 DB·질의, 엔티티/관계 추출로 그래프를 짓고, LLM 기반 구축·GraphRAG·그래프 추론으로 지능을 얹은 뒤, 그래프를 도구·기억으로 쓰는 Agentic Knowledge Graph를 직접 구축하는 8단계 학습 로드맵. 헬스케어·금융·보안·엔터프라이즈 등 도메...
