이 글은 그래프에서 지식 그래프, 컨텍스트 그래프로의 진화 과정과 연결된 데이터가 엔터프라이즈 AI의 기반이 되는 이유를 설명하는 3부작 시리즈 중 1부입니다. 이 시리즈에서는 이러한 용어의 의미, 고객에게 중요한 이유, 광범위한 파트너 에코시스템이 상황별 AI를 프로덕션에 도입하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.
그래프, 지식 그래프, 컨텍스트 그래프, GraphRAG, 에이전트 메모리, 의미 계층, 연결된 지능 등 AI 및 데이터 세계에서 우리가 듣는 용어의 수가 폭발적으로 늘어났습니다.
비즈니스 리더와 마케팅 담당자에게는 기술이 발전하는 것보다 용어가 더 빠르게 발전하는 것처럼 느낄 수 있습니다.
그러나 특히 조직이 AI 실험에서 생산으로 이동할 때 그래프 용어와 기술 간의 구별이 중요합니다. 각 개념은 이전 개념을 기반으로 하며 AI 시대에 연결된 데이터가 그토록 중요해지는 이유를 함께 설명합니다.
그래프
그래프는 데이터와 그 관계를 나타내는 방법입니다.
데이터를 행과 열로 구성하는 대신 그래프는 고객, 계정, 제품, 공급업체, 거래, 직원, 장치 등의 엔터티와 중요하게는 이들 간의 관계를 모델링합니다. 행과 열 접근 방식에서는 이 모든 항목을 쉽게 놓칠 수 있습니다.
그래프는 비즈니스 팀이 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
- 어떤 고객, 계정, 제품, 공급업체 또는 거래가 주의를 기울여야 하는 방식으로 연결되어 있습니까?
- 비즈니스 전반에 걸쳐 숨겨진 위험, 기회 또는 종속성은 어디에 있습니까?
- 더 나은 결정을 더 빠르게 내리는 데 도움이 되는 패턴은 무엇입니까?
- 각 시스템, 기록 또는 상호 작용을 개별적으로 살펴보는 대신 전체 그림을 어떻게 볼 수 있습니까?
지식 그래프
A 지식 그래프조직과 의미를 추가하여 그래프를 구축합니다.
지식 그래프는 단지 두 가지가 연결되어 있다는 것만 보여주는 것이 아닙니다. 지식 그래프는 두 가지가 무엇인지, 관계가 무엇을 의미하는지, 더 큰 비즈니스 맥락에 어떻게 적용되는지 정의하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 사람이 회사에 연결되어 있음을 그래프로 표시할 수 있는 경우, 지식 그래프는 그 사람이 직원이고, 회사가 공급업체이고, 공급업체가 규제 대상 산업에 속하며, 관계가 규정 준수, 위험 또는 고객 서비스에 중요할 수 있음을 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
즉, 지식 그래프는 다음 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.이러한 연결은 무엇을 의미합니까?
컨텍스트 그래프
A 컨텍스트 그래프필요할 때 올바른 지식을 사용할 수 있도록 하여 다음 단계를 수행합니다.
동일한 예를 사용하면 컨텍스트 그래프는 개인이 규제 대상 공급업체에서 일한다는 사실을 알 수 있을 뿐만 아니라 특정 순간에 해당 관계가 중요한 이유를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 AI 보조원이 조달팀이 새 계약을 검토하도록 돕는 경우 공급업체가 규제 산업에서 운영되고 있는지, 팀원에게 승인 권한이 있는지, 과거 규정 준수 문제가 있었는지, 계약이 진행되기 전에 특정 정책이 적용되는지 등을 컨텍스트 그래프에 표시할 수 있습니다.
그것이 차이점입니다. 지식 그래프는 관계의 의미를 정의합니다. 컨텍스트 그래프는 해당 의미를 현재 작업에 적용하는 데 도움이 됩니다.
컨텍스트 그래프는 AI에 특히 중요합니다. 생성적 AI 시스템과 에이전트에는 데이터 이상의 것이 필요합니다. 특정 사용자, 작업, 워크플로, 질문 또는 결정에 대한 올바른 컨텍스트가 필요합니다. 컨텍스트 그래프에는 비즈니스 지식, 사용자 의도, 권한, 기록, 현재 상태 및 관련 관계가 포함될 수 있습니다.
즉, 컨텍스트 그래프는 다음 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.지금 당장 무엇이 중요합니까?
당신도들을 수 있습니다GraphRAG라는 용어이 대화에서. GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)는 조직이 그래프 기술을 사용하여 생성 AI를 개선할 수 있는 한 가지 방법입니다. GraphRAG는 격리된 문서나 텍스트 덩어리를 검색하는 대신 AI 시스템이 데이터 관계 전체에서 연결된 관련 컨텍스트를 검색하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그런 의미에서 GraphRAG는 그래프, 지식 그래프, 컨텍스트 그래프와 별개의 카테고리가 아닙니다. AI를 위해 일하는 한 가지 방법입니다.
단순 비교표
| 그래프 | 엔터티와 관계를 연결합니다. | 무엇이 연결되어 있나요? |
| 지식 그래프 | 의미와 비즈니스 맥락을 추가합니다. | 연결은 무엇을 의미합니까? |
| 컨텍스트 그래프 | 작업, 결정 또는 AI 시스템에 대한 관련 컨텍스트를 제공합니다. | 지금 당장 무엇이 중요합니까? |
용어를 이해하는 것은 유용하지만 더 큰 질문은 그것이 왜 중요한지에 관한 것입니다.
다음 포스팅에서, 특히 조직이 AI 실험에서 정확성, 관련성, 설명 가능성 및 신뢰가 필요한 생산 시스템으로 전환함에 따라 그래프, 지식 그래프 및 컨텍스트 그래프가 고객에게 더욱 중요해지는 이유를 살펴보겠습니다.
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.