그래프의 시각적 단순성: Fractal 5 팀과의 5분 인터뷰 (Neo4j, GraphRAG, Machine Learning, API)

"모든 것이 그래프에요. Neo4j의 발전 덕분에 더 많은 데이터를 더 빠르게 활용할 수 있게 되었죠. 다른 사람들도 그래프 Neural Network 같은 기술 발전을 활용할 수 있게 될 거고요. 더 나은 세상을 만드는 데 도움이 될 거라고 생각해요." Fractal 5의 Machine Learning 엔지니어 Bjartur Hjaltason의 말입니다.

이번 5분 인터뷰에서는 레이캬비크에 있는 소셜 미디어 스타트업 Fractal 5의 두 분과 이야기를 나눴어요. Sara Masdottir는 애플리케이션 개발자이고, Bjartur Hjaltason은 Machine Learning 엔지니어입니다. 지난여름 GraphSummit에서 그래프 기술에 대한 그들의 생각과 경험을 들어봤답니다.

많은 그래프 전문가들처럼, 이 두 분도 그래프의 혁신적인 힘을 활용하고 있고, 이 기술의 미래에 대해 긍정적인 전망을 가지고 있어요.

Neo4j를 어떻게 사용하나요?

사라 마스도티르: 저는 GraphQL API를 사용해서 Neo4j로 데이터를 수집하고, 제품을 통해 얻는 데이터에서 인사이트를 얻고 있어요. 소비자를 대상으로 하는 제품에서 어떤 분석 이벤트를 캡처해야 할지, 그리고 그걸 통해 제품을 어떻게 개선할 수 있을지 고민하죠. 제품 엔지니어링이라고 할 수 있겠네요.

Neo4j를 선택한 이유는 무엇인가요?

사라 마스도티르: 처음에는 훨씬 간단한 솔루션으로 시작했어요. 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스인 Firebase를 선택했죠. 3초 만에 바로 작동하고 모든 것을 연결할 수 있었거든요.
하지만 금방 처음 생각했던 아이디어가 최선이 아닐 수도 있다는 걸 깨달았어요. 이미 하고 있던 것을 중심으로 확장하고 싶었죠. 그런데 백엔드에 뭔가를 추가하려고 할 때마다 백엔드 전체를 리팩토링해야 한다는 걸 알게 됐어요. 코드가 엉망진창이 되어버렸죠.

사람 데이터를 다루고 있었는데, 친구, 친구의 친구처럼 관계가 얽히고 설켜서 정말 복잡해졌어요. 그래서 앞으로 나아가려면, 스타트업의 힘과 속도를 유지하려면 더 민첩하고 확장 가능한 게 필요하다는 걸 깨달았죠.
그러던 중 엔지니어 한 분이 Neo4j로 전환하자고 제안했고, Firebase 프로젝트를 완전히 버리고 Neo4j로 처음부터 다시 만드는 게 당연한 선택이었어요. 데이터를 어떻게 구성하고 싶은지 더 많이 생각할 수 있게 되면서 제품을 발전시키는 데도 도움이 됐고요.

Neo4j를 사용하면서 어떤 놀라운 결과를 얻었나요?

비야르투르 히알타손: 제 이름은 Bjartur이고 Machine Learning 엔지니어입니다. Neo4j를 사용하면서 가장 놀라웠던 점은, 타당하다면 얼마나 쉽고 직관적인가 하는 점이에요. Neo4j, 특히 Cypher를 사용할 때 할 수 있는 모든 작업이나 설명이 매우 시각적이기 때문이죠. 예를 들어, 제가 중심성 알고리즘이나 가장 가까운 이웃 등을 작성하고 테스트할 때, 시각적으로 도움이 되기 때문에 설명하기도 쉽고 쓰기도 쉽다는 걸 느꼈어요.

Neo4j를 시작하는 사람에게 조언을 한다면?

사라 마스도티르: 그냥 간단하게 시작하라고 말하고 싶어요. 완벽한 데이터베이스를 만들려고 하거나, 미래에 이러저러한 기능이 필요할 거라고 생각하는 함정에 빠지기 쉽거든요. 예전에는 데이터베이스를 그렇게 생각해야 했지만요.
Neo4j를 사용하면서 "아, 데이터베이스를 변경하거나 지우거나 재설정할 필요 없이 새로운 Relationship이나 새로운 Node를 만들고 연결하기만 하면 되는구나"라는 걸 깨달았어요. 물론 온라인에 문서나 튜토리얼도 많고, 질문에 기꺼이 답변해 주는 친절한 직원들도 있고요.

그래프 기술의 미래는 어떻게 될 거라고 생각하시나요?

비야르투르 히알타손: 모든 것이 그래프에요. Neo4j의 발전 덕분에 더 많은 데이터를 더 빠르게 활용할 수 있게 되었죠. 다른 사람들도 그래프 Neural Network 같은 기술 발전을 활용할 수 있게 될 거고요.

오싹하면서도 뻔하게 들릴 수도 있지만, 정말 그렇다니까요! 제품 라인처럼 모든 물류가 잠재력을 최대로 발휘하도록 최적화되어 있다고 상상해보세요. 모든 운송 노선, 모든 공항 노선, 운송이 최적화되고 모든 것이 훨씬 더 좋아질 거예요. 그리고 Graph Data는 어디에나 있죠. 그래서 그래프의 미래는 정말 밝다고 생각해요.

더 나은 연결형 소셜 애플리케이션 구축 사용 사례를 통해 그래프 기술이 소셜 미디어 애플리케이션에 어떻게 사용되는지 자세히 알아보세요.

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• Machine Learning

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