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점점 더 발전하는 AI 환경에서 Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 외부 데이터를 사용해서 Large Language Model(LLM)을 활용하는 방법으로 자리 잡았어요. 하지만 기존 RAG는 깊이 있는 관계 인식이 부족한, 구조화되지 않은 문서 중심적인 방식에 의존하는 경우가 많죠. 이럴 때 필요한 게 바로 GraphRAG예요. GraphRAG는 그래프 기반의 데이터 표현을 사용해서 훨씬 풍부한 컨텍스트, 동적인 Query, 그리고 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 새로운 접근 방식이랍니다.

이번 포스팅에서는 다음 내용들을 살펴볼 거예요.

  1. GraphRAG가 무엇이고, 왜 기존 RAG보다 더 뛰어난 성능을 내는지
  2. Agentic Architecture가 무엇이고, 업계는 이걸 어떻게 활용하고 있는지
  3. NeoConverse - GraphRAG와 Agent LLM 설계를 위한 최첨단 실험
  4. NeoConverse 내에서 회사 Knowledge Graph를 사용한 실습 예제
  5. 이 기술이 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지에 대한 생각

GraphRAG란 무엇이고 기존 RAG보다 나은 이유는 무엇입니까?

RAG는 일반적으로 비정형 또는 반정형 데이터(예: 문서)를 더 작고 관리하기 쉬운 덩어리(예: 단락 또는 문장)로 나누고, 텍스트 임베딩 모델을 사용해서 각 청크에 대한 텍스트 임베딩(텍스트의 숫자 표현)을 생성하는 방식으로 작동해요. 그런 다음, 이러한 임베딩은 Query 처리 중에 인덱싱 및 검색되어서 키워드 유사성 또는 Semantic Search를 기반으로 가장 관련성이 높은 청크를 검색해서 LLM에 외부 컨텍스트를 제공하죠. 이 접근 방식은 일반적인 질문 답변에는 효과적이지만, 다음과 같은 문제 때문에 어려움을 겪는 경우가 많아요.

  • 심층 관계 Query — 기존 RAG는 키워드 유사성 또는 의미적 유사성을 기반으로 관련 텍스트 덩어리를 가져오는 데는 뛰어나지만, 덩어리, 문서, 항목 또는 더 넓은 컨텍스트 간의 관계나 연결에 대한 추론이 필요한 Query에는 적합하지 않아요.
  • 단편화된 컨텍스트 — 문서는 전역적인 일관성이 아닌 지역적인 의미를 포착하는 임베딩을 사용해서 격리된 덩어리로 처리되기 때문에, 다중 홉 추론을 통합하기가 어렵죠 (예: "어떤 공급업체가 X사의 제품 라인에 연결되어 있으며 판매 추세는 어떻습니까?").
전통적인 RAG 아키텍처

반면에 GraphRAG는 Knowledge Graph를 활용해요. 여기서 엔터티와 관계는 핵심 구성 요소가 되죠. 이 접근 방식을 사용하면 다음과 같은 것들이 가능해요.

  1. 상황별 검색: 그래프 구조를 탐색해서 정확하게 필요한 Node(회사, 공급업체, 제품) 및 관계를 찾을 수 있어요.
  2. 풍부한 멀티홉 Query: Graph Database는 자연스럽게 다단계 관계를 처리하므로 고급 Query를 더 쉽게 구성할 수 있죠.
  3. 설명 가능한 추론: 그래프 기반 검색을 사용하면 답변을 특정 소스 정보에 연결해서 답변이 도출되는 방식을 정확하게 추적하고 신뢰를 강화하며 감사 가능성을 높일 수 있어요.
GraphRAG 아키텍처

Agentic Architecture란 무엇이며, 업계가 이를 주목하는 이유는 무엇입니까?

기존 LLM 애플리케이션은 모든 작업을 처리하기 위해 모놀리식 Prompt Engineering에 의존하는 반면, Agentic Architecture는 함수 호출 및 도구 사용을 사용해서 작업을 전문 구성 요소(예: 에이전트 또는 도구)에 위임해요. 도구는 특정 기능 또는 API(예: Database 검색 또는 계산기)인 반면, 에이전트는 목표를 달성하기 위해 도구에 자주 의존하며 현재 작업에 따라 하나 이상의 도구를 호출하고 조정하는 오케스트레이터 또는 의사 결정자 역할을 하죠. 예를 들어:

  • 전문 에이전트: 각 에이전트는 더 높은 수준의 작업을 처리해요. 상담사는 검색이나 작업 작업을 수행하는 데이터 소스 또는 API와 개별적으로 통합되는 하나 이상의 도구를 사용할 수 있죠.
  • 적응형 LLM: LLM은 미리 정의된 규칙에 의존하지 않고 사용자 의도를 해석하고 최상의 에이전트 또는 도구를 선택해요.
  • 확장성 및 모듈성: 모델을 재교육하지 않고도 추가 에이전트를 쉽게 추가하거나 업데이트할 수 있어요.
Agentic GraphRAG 아키텍처

에이전트 아키텍처

에이전트 아키텍처의 유형은 다음과 같아요.

  • 단일 에이전트 시스템: LLM은 ChatGPT 플러그인처럼 OpenAI에서 초기에 통합한 방식처럼 함수 호출을 통해 도구를 직접 사용해요.
  • 다중 에이전트 시스템: LangGraph나 CrewAI 프레임워크처럼 각각 특정 역할을 가진 여러 에이전트가 협업하는 방식이에요. 예를 들어, 한 에이전트는 데이터를 검색하고 다른 에이전트는 데이터를 분석하는 거죠.
  • 조직화된 프레임워크: 중앙 LLM 또는 컨트롤러가 OpenAI 스웜, Amazon Bedrock 에이전트, Vertex AI 에이전트 빌더 같은 에이전트 네트워크를 감독해서 동적으로 작업을 조정할 수 있게 해줘요.

에이전트 프레임워크의 업계 채택

많은 업계 리더들이 에이전트 프레임워크를 도입하고 있는데, 그 이유는 다음과 같아요.

  • 향상된 정확성: 도메인 전문가가 전체 시스템에 영향을 주지 않고 개별 에이전트를 Fine-tuning할 수 있어서 특정 작업의 정확성을 보장할 수 있어요. 게다가 전담 에이전트는 품질 관리 체크포인트 역할을 하면서 결과물의 정확성과 일관성을 검토할 수 있죠. 이런 계층적인 접근 방식은 오류를 최소화하면서 시스템 유연성을 유지해 준답니다.
  • 복잡한 워크플로: 특정 Query에는 에이전트들이 협업하고 통신하면서 Vector Search나 그래프 순회 같은 여러 도구를 연결해야 할 때가 있어요. 전문 에이전트는 외부 소스를 통해 결과를 더욱 풍성하게 만들 수 있죠. Guardrail 에이전트는 윤리적 또는 운영적 경계를 강화해서 워크플로가 올바른 방향으로 유지되고 미리 정의된 표준에 부합하도록 보장해 준답니다.
  • 미래 대비: 새로운 AI 서비스나 지식 소스가 나오면 에이전트 형태로 원활하게 통합할 수 있어요.

NeoConverse 소개

NeoConverse는 GraphRAG와 에이전트 아키텍처를 하나의 환경에서 결합한 실험적인 GenAI 애플리케이션이에요. NeoConverse를 차세대 LLM 솔루션이 어떤 모습일지 알아볼 수 있는 테스트베드라고 생각하면 좋을 것 같아요. 다만, 프로덕션 환경에서 바로 사용할 수 있는 플랫폼은 아니라는 점을 참고해주세요 (SSO나 엔터프라이즈급 암호화, 정교한 가드레일 및 검증 같은 기능이 아직 부족하거든요).

NeoConverse는 공개적으로 호스팅되고 있어서, 여러분이 직접 Neo4j Graph Database에 연결해서 사용할 수 있어요.

NeoConverse 스크린샷

빠른 개요

  • 그래프 기반 지능— Neo4j를 활용해서 풍부한 관계를 탐색하고, 멀티 홉 Query를 실행하고, 더 깊은 통찰력을 얻기 위한 고급 그래프 알고리즘을 적용해요.
  • — 다음과 같은 방법으로 다양한 도메인별 작업을 위한 전문 도구를 정의할 수 있어요.
    . 그래프 순회
    . 전체 텍스트 검색
    . Vector Embedding
    . 그래프 데이터 과학 알고리즘
    . 외부 API 통합
  • — NeoConverse는 LLM이 관련 도구를 즉시 선택하는 에이전트 역할을 하는 단일 에이전트 아키텍처를 사용하고 있어요.
  • 자동화된 스키마 추출— Neo4j Schema를 자동으로 검색하고 업데이트해서 LLM이 사용 가능한 Node, Relationship, Attribute를 정확하게 이해할 수 있도록 해줘요.
  • — 더 나은 이해를 돕기 위해 예시 Query와 짧은 도메인별 질문-답변 쌍을 제공해서 LLM 정확도를 높여준답니다.
  • 자율적인 도구 선택— 함수 호출을 사용해서 최적의 에이전트나 도구를 자동으로 선택해주기 때문에 사용자 개입이 크게 줄어들어요.
  • 지능형 대체 메커니즘— 적절한 에이전트 도구가 식별되지 않으면 Text2Cypher Query 생성이 기본으로 설정돼요.
  • 동적 차트 생성— 자연어 Query에서 직접 시각화를 생성할 수 있어요 (예: "회사 부문별 수익 막대 차트 표시").
  • 실험 그래프 시각화— Query 결과를 대화형으로 시각화할 수 있는 Neo4j Visualization Library를 실험적으로 제공하고 있어요.

상위 수준 아키텍처

NeoConverse가 어떻게 작동하는지 한번 살펴볼까요?

  1. 사용자가 일반 영어로 질문을 해요.
  2. LLM은 의도를 파악하고 사용자 정의 에이전트가 적용되는지 확인하죠.
  3. 전문 에이전트가 있다면 NeoConverse는 해당 도구를 실행하고, 그렇지 않다면 Text2Cypher 생성을 위해 GetCypher 도구로 대체돼요.
  4. 검색된 컨텍스트는 최종 답변을 만드는 LLM으로 다시 전달됩니다.
  5. NeoConverse는 사용자에게 근거 있는 데이터 기반 응답을 반환해줘요.
NeoConverse 상위 수준 워크플로우

회사 데이터 세트로 NeoConverse 살펴보기

Neo4j Graph Database에 구축된 회사 Knowledge Graph를 사용해서 NeoConverse가 실제로 어떻게 작동하는지 한번 살펴볼게요. 데이터베이스는 Neo4j Labs 샘플 Neo4j 데이터베이스의 일부로 호스팅되고 있어요.

데이터베이스 URL:

사용자 이름/비밀번호/데이터베이스: 회사/회사/회사

이 그래프는 다음과 같은 다양한 조직을 모델링하고 있어요.

  • 회사 — 이름, 부문, 설립일과 같은 속성을 포함하죠
  • 위치 — 도시, 국가
  • 임원 — CEO, 이사회 구성원과 특정 회사의 관계
  • 투자, 공급업체, 경쟁사, 자회사 — 한 회사에서 다른 회사로
  • 조직에 관한 뉴스 기사
  • 기사 내용의 Vector Embedding 덩어리

데이터 모델 개요

NeoConverse 에이전트 설정

NeoConverse 내 왼쪽 메뉴에서 맞춤형 에이전트를 생성할 수 있어요. 에이전트 구성은 다음 정보를 수집해요.

1. 일반사항: 상담사의 이름과 설명을 입력하세요.

일반 에이전트 세부정보 스크린샷

2. Neo4j 연결: 대화할 Neo4j 연결 세부정보를 구성합니다.

Neo4j 연결 스크린샷

3. GenAI API: API 사용자 인증 정보 및 LLM 모델 구성을 설정합니다.

GenAI API 스크린샷

4. 스키마:Neo4j 연결 세부 정보를 기반으로 스키마를 자동으로 추출합니다.

스키마 스크린샷

5. 몇 가지 예:상황에 맞는 학습 샘플.

몇 가지 예시 스크린샷

6. LLM을 위한 도구:목표와 검색 방법을 갖춘 도구를 만듭니다.

LLM 스크린샷 도구

NeoConverse는 다음과 같이 Knowledge Graph 검색을 위한 다양한 도구를 제공해요.

  1. Neo4j 그래프 순회 쿼리— 그래프 전반에 걸쳐 연결된 데이터와 관련된 복잡한 쿼리의 경우(예: '2020년에 X회사에 입사한 모든 직원 찾기')
  2. Neo4j 전체 텍스트 검색— 그래프에서 대략적인 일치 항목에 대한 퍼지 검색을 지원합니다(예: '설명에 'Machine Learning'이 포함된 회사 검색').
  3. Neo4j 그래프 데이터 과학— 그래프 알고리즘을 통해 통찰력과 패턴을 잠금 해제합니다(예: "커뮤니티 감지를 실행하여 부문별 기업 클러스터 찾기").
  4. Neo4j 벡터 검색— Vector Embedding을 기반으로 문서 및 Semantic Search가 가능합니다(예: "최근 경제 상황에 기업이 어떻게 반응하고 있습니까?").
  5. 외부 API 호출— 외부 API를 호출하여 컨텍스트를 검색합니다.
  6. — 관련 도구가 식별되지 않으면 NeoConverse는 Text2Cypher를 대체 수단으로 사용하여 Neo4j와 상호작용하기 위한 적절한 Cypher 쿼리를 생성합니다.

에이전트는 사용자 쿼리에 따라 호출할 검색을 동적으로 선택해요.

GraphRAG와 기존 RAG 비교: NeoConverse 실험

GraphRAG가 어떻게 기존 RAG를 능가하는지 흥미진진하게 살펴볼까요! 이 실험에서는 두 가지 검색 접근 방식을 비교해서 어느 것이 더 정확한 결과를 제공할 수 있는지 확인해볼 거예요. 특히 엔터티 관계가 있는 경우중요하죠.

전통적인 RAG

우리는 관련 컨텍스트를 식별하기 위해 벡터 유사성 검색에 전적으로 의존하는 기존 RAG에 대한 단일 LLM 도구를 설정했어요. 다음으로, 성능 향상을 위해 Knowledge Graph와 벡터 유사성을 결합한 향상된 접근 방식인 GraphRAG와 이를 비교할 거예요. 기존 RAG용 도구 구성은 아래와 같아요.

기존 RAG 도구 구성 스크린샷

이 RAG 도구에 사용된 Cypher 쿼리는 Neo4j 벡터 index(뉴스)에 대한 Semantic Search를 수행해서 사용자의 질문을 기반으로 가장 관련성이 높은 뉴스 기사를 찾아요.

  1. OpenAI의 text-embedding-ada-002 모델을 사용해서 사용자의 질문을 Vector Embedding으로 인코딩해요.
  2. 뉴스 벡터 index를 쿼리해서 가장 유사한 상위 3개 기사를 검색해요.
  3. 관련성에 따라 정렬된 일치하는 뉴스 콘텐츠를 반환해요.

실험 질문: “팔란티어 고객에 대해 간략하게 요약해주세요.”

LLM은 다음과 같은 답변을 제공했어요.

LLM은 여러 회사(Salesforce, Facebook, Gartner 포함)를 Palantir 고객으로 자신 있게 나열했지만, 사실 그들은 Palantir 고객이 아니었어요! 독립적인 검색을 통해 이러한 불일치가 확인되었죠.

RAG 검색어 쿼리의 결과를 분석해서 RAG가 실패한 이유를 자세히 살펴볼게요. 다음 스크린샷은 기존 RAG 검색기를 사용해서 검색된 LLM 컨텍스트를 보여줘요.

오해의 소지가 있는 Semantic 유사성:

  • 검색된 처음 두 개의 문서는 Palantir에 관한 것이었지만 Palantir에 대한 고객 정보는 포함되어 있지 않았어요. 즉 일부 주식 관련 정보만 포함되어 있었죠.
  • 세 번째로 검색된 문서는 다른 회사(위워크)의 고객에 관한 문서였지만, 고객 관련 문구가 포함되어 있어서 유사한 것으로 판단됐어요. LLM은 실수로 이 문서를 최종 답변의 기초로 사용했죠.

상황 인식 부족:

  • 벡터 검색 알고리즘은 엔터티 간의 관계를 이해하지 못해요. 문맥 상 올바르지 않더라도 Semantic 유사성이 높은 텍스트 조각을 검색하죠.
  • 엔터티 관계를 확인하는 Knowledge Graph가 없었기 때문에 LLM은 WeWork 고객과 Palantir 고객을 구별할 방법이 없었어요.

GraphRAG

정확성을 높이기 위해 기존 RAG 대신 GraphRAG를 사용하도록 검색 쿼리를 수정했어요.

CALL db.index.fulltext.queryNodes('entity', 'Palantir', {limit:1}) YIELD node AS org
OPTIONAL MATCH (org)-[:HAS_INVESTOR]->(investor)
OPTIONAL MATCH (org)<-[:HAS_INVESTOR]-(investing)
OPTIONAL MATCH (org)-[:HAS_COMPETITOR]-(competitor)
OPTIONAL MATCH (org)-[:HAS_SUPPLIER]->(supplier)
OPTIONAL MATCH (org)<-[:HAS_SUPPLIER]-(supplies)
OPTIONAL MATCH (org)-[:HAS_BOARD_MEMBER]->(board)
OPTIONAL MATCH (org)-[:HAS_CEO]->(ceo)
WITH org.name AS organization,
    COLLECT(DISTINCT investor.name) AS investors, 
    COLLECT(DISTINCT investing.name) AS investingIn,
    COLLECT(DISTINCT supplier.name) AS hasSupplier, 
    COLLECT(DISTINCT supplies.name) AS suppliesTo,
    COLLECT(DISTINCT board.name) AS board_members, 
    COLLECT(DISTINCT ceo.name) AS ceo,
    COLLECT(DISTINCT competitor.name) AS competitors
CALL (){
    WITH genai.vector.encode('${user_question}', 'OpenAI', 
    { token: $token, model:'text-embedding-ada-002' }) AS queryVector
    CALL db.index.vector.queryNodes('news', 3, queryVector) 
    yield node as c, score
    MATCH (c)<-[r:HAS_CHUNK]-(article:Article)-[:MENTIONS]-(o:Organization)
    WITH o.name as company, COLLECT(c.text) as newsContent
    RETURN COLLECT({company:company, newsContent:newsContent}) as optionalContextUseItIfRelevant
}
RETURN organization, investors, investingIn, competitors,  
hasSupplier, suppliesTo, board_members, ceo, optionalContextUseItIfRelevant

이 Cypher 쿼리는 Palantir에 대한 주요 관계를 검색하는 동시에 Semantic 뉴스 검색을 수행해서 추가 컨텍스트를 제공해요.

  • 전체 텍스트 검색을 사용해서 Palantir를 찾으면 사용자가 프롬프트에 정확한 회사 이름을 제공할 필요가 없어요.
  • 모든 들어오고 나가는 관계를 일치시켜서 조직에 대한 360도 뷰를 얻으세요(HAS_INVESTOR, HAS_COMPETITOR, HAS_SUPPLIER, HAS_BOARD_MEMBER, HAS_CEO).
  • 벡터 검색의 추가 컨텍스트로 이를 강화하세요.
  • 응답을 향상하기 위해 선택적 뉴스 컨텍스트와 함께 추출된 모든 통찰력을 반환해요.

LLM에 제공되는 컨텍스트는 다음과 같아요.

최종 답변:

이제 LLM은 GraphRAG를 통해 Palantir의 실제 고객을 정확하게 식별하는 동시에 Salesforce 및 Facebook과 같은 관련 없는 기업을 제외했어요.

왜냐구요? GraphRAG는 검색된 기사가 Knowledge Graph의 Palantir `노드`에 고정되어 LLM이 답변을 생성할 수 있는 더 나은 컨텍스트를 제공하도록 보장했기 때문이죠.

주요 시사점

기존 RAG와 GraphRAG의 주요 내용

간단한 텍스트 검색 및 요약 작업의 경우 기존 RAG가 여전히 유용할 수 있지만, 엔터티 `관계`가 중요한 경우 그래프 기반 검색과 결합해야 해요.

실행 중인 에이전트 아키텍처: NeoConverse 데모

지금까지 GraphRAG가 RAG에 대한 Knowledge Graph 내 `연결`을 활용하는 방법을 살펴봤어요. 이제 에이전트 아키텍처가 이러한 AI 기반 워크플로를 어떻게 다음 단계로 끌어올리는지 살펴보겠습니다.

매일 새로운 AI 애플리케이션이 쏟아지는 세상에서 더 이상 문제는 "AI가 문제를 해결할 수 있는지"가 아니에요. 얼마나 효과적으로 복잡성을 탐색하고, 리소스를 조정하고, 결과를 제공할 수 있는지가 중요하죠. 바로 이것이 에이전트 아키텍처가 필요한 이유에요.

다양한 분야의 숙련된 전문가들로 구성된 팀이 각각 정확한 순간에 뛰어들 준비가 되어 있다고 상상해 보세요. 이제 해당 "팀"을 도구 간 전환, 데이터 수집 및 해석, 원활하고 통찰력 있는 답변으로 대응할 수 있는 단일 AI 시스템으로 바꿔보세요. 이것이 에이전트 프레임워크랍니다.

데모

회사 Knowledge Graph 데이터 모델에서 회사, 투자자, 공급업체 및 자회사 간의 복잡한 `관계`를 포착했어요. 하지만 에이전트 아키텍처의 잠재력을 실제로 보여주기 위해 우리는 더 나아가고 싶었어요. 우리는 현재 그래프에 기본적으로 존재하지 않는 데이터 세트인 실시간 주식 정보를 가져오는 기능을 NeoConverse에 장착하는 것을 목표로 했죠.

이를 달성하기 위해 우리는 NeoConverse 내에 `도구`를 만들었어요. 다시 말하지만, `도구`를 AI가 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 특수 기능으로 생각하세요. 이 경우 'get_stock_info'라는 `도구`는 외부 API를 사용하여 특정 회사 종목 코드의 실시간 주식 데이터를 검색해요.

단계

이제 에이전트 프레임워크가 AI 기반 워크플로를 어떻게 조율하는지 알아볼 준비를 하세요! 다음은 이 접근 방식이 실제로 어떻게 작동하는지 단계별로 살펴보는 단계별 가이드에요.

1. 요청 수신

사용자가 복잡한 `쿼리`를 해요.

“언론 보도가 가장 많은 회사를 식별하고, 갖고 있는 통찰력과 현재 주가에 대한 요약을 제공하세요.”

에이전트 프레임워크는 즉시 작동하여 `쿼리`를 분석하고 완전한 답변을 생성하는 데 필요한 `도구`를 평가합니다.

2. 도구 동원

AI는 세 가지 정보가 필요하다는 것을 인식해요.
– 언론의 관심을 이끄는 회사는 어디인가?
– 해당 회사에 대한 인사이트
– 해당 회사의 최근 주가

도구 선택:
AI는 먼저 데이터베이스 `쿼리` 도구(예: get_cypher)를 호출하여 미디어 언급이 가장 많은 회사를 검색해요.

다음으로 회사 전체 및 주식 정보 도구(예: all_about_a_company 및 get_stock_info)를 선택하여 결과 회사와 현재 가격에 대한 통찰력을 가져옵니다.

맹목적으로 단일 리소스를 시도하는 대신 에이전트 프레임워크는 숙련된 문제 해결사처럼 적시에 적절한 `도구`를 동적으로 선택해요.

3. 데이터 검색 조정

데이터베이스 `쿼리` 실행:
프레임워크의 오케스트레이터는 생성된 `쿼리`를 데이터베이스로 보내고 결과를 반환해요. "Accenture"가 가장 많이 언급되었네요.

회사 통찰력:
조정자는 회사 이름 'Accenture'를 회사 통계 `도구`에 전달하여 회사에 대한 모든 정보를 검색해요.

주가조회:
이와 동시에 오케스트레이터는 Accenture의 티커('ACN')를 스톡 `도구`에 전달하여 최신 시장 데이터를 검색합니다.

시스템은 한 순간도 놓치지 않고 여러 에이전트를 원활하게 조정해요. 순차적 실행과 병렬 실행을 언제, 어떻게 사용할지, 어떤 `도구`를 사용할지 순서를 지능적으로 파악하죠. 각 응답은 최종 답변을 구체화하기 위해 AI로 다시 전달됩니다.

4. 답변 전달

LLM이 사용자의 `쿼리`에 답변할 수 있는 모든 정보를 확보하면 AI는 간결하고 사용자 친화적인 답변을 작성해요.

이 모든 일은 무대 뒤에서 일어납니다. 사용자는 AI가 조율한 여러 전문 프로세스의 결과를 혼합한 최종 답변을 읽기만 하면 돼요.

주요 시사점

  • 적응형 문제 해결:프레임워크는 상황에 따라 사용할 `도구`를 적극적으로 선택해요.
  • 원활한 정보 흐름:여러 소스에서 데이터를 가져오므로 수동 개입이 필요하지 않아요.
  • 스마트 오케스트레이션:각 `도구`는 적절한 순서로 호출되어 원활한 엔드투엔드 솔루션을 보장해요.
  • 인간과 유사한 추론:Natural Language Understanding은 미묘한 `쿼리`를 해석하는 데 도움이 돼요.
  • : 적합한 `도구`가 식별되고 작업이 완료되면 결과를 기반으로 후속 작업이나 작업을 시작하여 진정한 엔드투엔드 자동화를 제공해요.
  • 손쉬운 확장성: 새로운 도구를 추가하면 시스템 성능이 향상돼요.

본질적으로 에이전트 프레임워크는 AI를 유능한 멀티태스커로 바꿔주죠. 즉, 사용자 경험을 최우선으로 유지하면서 수행해야 할 작업을 정확히 파악한 다음 수행하는 거예요. 이는 마치 당면한 과제에 뛰어들어 해결할 준비가 되어 있는 개인 전문가 팀을 갖는 것과 같아요.

마무리 생각

그래프 기반 지식을 활용할 수 있는 GraphRAG의 기능과 NeoConverse의 에이전트 아키텍처 접근 방식을 결합해서 강력할 뿐만 아니라 적응성이 뛰어난 AI 워크플로우를 구현하는 거예요. GraphRAG는 관련성 있는 관계 중심 데이터가 적시에 표시되도록 보장하는 동시에 에이전트 프레임워크는 Graph Database 쿼리, 통찰력 가져오기, 외부 API 호출 등 각 단계를 조율하죠. 이러한 도구는 유지 관리가 더 쉽고, 무한히 확장 가능하며, 기존 모놀리식 솔루션보다 더 지능적인 유연한 시스템을 구성해요.

NeoConverse는 완전한 오픈 소스이고 영감, 적응 또는 자신의 프로젝트에 사용하기 위해 이를 탐색하도록 초대되었어요. GitHub 저장소에서 소스 코드를 확인해 보세요. 차세대 추천 엔진을 구축하든, 데이터 집약적 연구를 자동화하든, Neo4j와 GenAI의 시너지 효과는 더욱 풍부하고 상황을 인식하는 애플리케이션을 위한 기반을 마련해 줄 거예요. 궁극적으로 이는 원활하고 효율적이라고 느껴지는 AI 기반 경험을 만드는 것이죠. 즉, 그래프와 에이전트적 사고의 장점을 모두 활용해서 필요한 답변을 제공하는 거예요.

자세히 알아보려면 NeoConverse를 Neo4j Labs에서 확인해 보세요.

  • GraphRAG
  • 네오컨버스
  • Retrieval-Augmented Generation

에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.

👉 에이치시스템즈 홈페이지

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