연결된 데이터는 데이터 크기가 증가해도 비즈니스 문제를 해결하는 새로운 방법을 제시하죠. Knowledge Graph를 활용하면 기업은 AI 애플리케이션을 위한 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용할 수 있어요. 올해의 FIMA 설문조사에 따르면 데이터 경영진의 50%가 AI에 대한 Knowledge Graph를 탐색하거나 사용할 계획이고, 또 다른 20%가 관심을 갖고 있다고 해요.
기업들은 고객 경험, 내부 프로세스, 개인 생산성 및 비용 절감 노력을 개선하기 위해 AI를 통해 초기 성공을 거두고 있어요. 하지만 AI의 진짜 가치는 데이터의 깊은 의미를 찾아내고 정확성이 중요한 부분에서 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는 능력에 있죠. 바로 이럴 때 Knowledge Graph가 필요한 거예요.
Knowledge Graph 입문서
Knowledge Graph(KG)는 신약 발견 및 소비자 대상 개인화 시스템부터 대중 교통, 전력망, 공급망 관리와 같은 중요한 인프라에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 지원한답니다.
KG는 모든 유형의 데이터를 구성하고 연결하기 위한 강력한 프레임워크를 제공해요. KG는 행과 열이 있는 테이블 대신 데이터를 상호 연결된 네트워크로 형식화하는 그래프 구조를 사용하여 실제 도메인의 엔터티 간의 관계를 캡처하죠.
지식 그래프의 예
예를 들어, 사이버보안에서 KG는 모든 보안 도구, 애플리케이션 및 종속성을 포함하여 IT 인프라의 데이터 표현 역할을 해요. 보안 팀은 그래프 데이터 모델로 IT 네트워크를 모델링함으로써 시스템에 대한 전체적인 이해를 얻고 예측 분석을 적용해서 공격자보다 먼저 자체 취약점을 찾을 수 있죠.
지난 15년 동안 Neo4j는 기업들이 Knowledge Graph를 활용해서 복잡한 데이터 세트에 대해 추론할 수 있도록 도와왔어요. Knowledge Graph는 데이터를 여러 곳으로 연결하는 데 탁월하기 때문에 서로 다른 시스템 및 데이터 소스, 실시간 분석이 필요한 애플리케이션에 딱 맞는 거죠. 예를 들어, 사기 탐지 분야에서 Knowledge Graph는 사기 활동을 나타내는 데이터의 실시간 행동 패턴을 보여준답니다. Fortune 500대 기업 중 한 곳은 Knowledge Graph를 사용해서 매년 사기 방지 비용으로 수백만 달러를 절약하고, 수동 검토 시간을 절반으로 줄였다고 해요. 또 다른 Neo4j 고객사는 사기 탐지율을 200%나 향상시켰대요!
GenAI 인에이블러
Generative AI 시대가 도래하면서, AI 모델이 더 좋고 정확한 응답을 생성해야 한다는 요구가 커지고 있어요. Knowledge Graph는 LLM(Large Language Model)에 대한 제어 역할을 하면서 데이터의 연결을 기반으로 지식 기반 추론을 가능하게 하고, 궁극적으로 우리가 신뢰할 수 있는 AI로 이끌어주는 역할을 하죠. FIMA 설문 조사 응답자의 48%가 AI가 생성한 응답을 개선하는 것을 목표로 하는 기술을 사용할 계획이라고 답했고, 응답자의 총 70%가 올해 Knowledge Graph를 사용할 계획이거나 탐색에 관심이 있다고 답한 건 정말 놀라운 일이 아니에요.
지난달 Microsoft는 연구자들이 Knowledge Graph와 LLM을 결합한 연구를 발표했는데, 그게 바로 GraphRAG에요. 결과적으로 LLM의 답변에서 포괄성, 설명 가능성, 관점의 다양성이 향상되었다고 하네요.
딜로이트는 Knowledge Graph를 엔터프라이즈 지원 AI의 업계 표준으로 인식했고, 많은 주요 분석 회사들도 이에 동의하고 있어요. Gartner에 따르면, "GenAI 모델은 Knowledge Graph와 함께 사용되어 신뢰할 수 있고 검증된 사실을 출력에 전달하고 모델을 포함하는 규칙을 제공합니다." (신흥 기술 임팩트 레이더: 2023).
기업을 위한 Knowledge Graph
Knowledge Graph는 데이터에 대한 깊은 이해를 제공할 수 있는 특별한 능력을 가진 차세대 AI를 지원해요. Knowledge Graph 제품을 평가할 때, 다음 기준을 사용해서 기업의 준비 상태를 결정해 보세요.
- 밀리초 단위의 대기 시간으로 다단계 관계를 탐색할 수 있는지
- 트랜잭션 지원, 고가용성, 세분화된 보안 제어 및 완전한 ACID 규정 준수를 통해 기업 규모에 맞게 확장되는지
- 데이터 로딩, 시각화 및 분석을 위한 통합 도구 세트를 제공하는지
- GraphRAG, 자유 텍스트 indexing, 그래프 알고리즘, ML 파이프라인과 같은 지원 도구를 사용해서 AI 개발을 지원하는지
- 오픈 소스 RAG 프레임워크 및 모든 주요 클라우드 제공업체와 통합되는지
Neo4j는 Graph Database 및 분석 분야의 리더로서, 조직이 수십억 개의 데이터 연결에서 숨겨진 관계와 패턴을 깊고 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 도와줘요. Neo4j Knowledge Graph는 현실 세계에 존재하는 데이터 간의 연결을 캡처함으로써 Generative AI 사용 사례를 포함한 고급 AI 애플리케이션에 필요한 데이터 컨텍스트를 제공하죠. Neo4j는 추론 추론의 힘과 기본 Vector Embedding 검색의 의미 유사성을 결합하여 LLM 애플리케이션을 지원한답니다.
Neo4j Knowledge Graph를 사용한 Generative AI 워크플로우.
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이 기사 "GenAI가 Knowledge Graph를 통해 심층적인 이해를 제공하는 방법"은 원래 다음 페이지에 게시되었어요. by FIMA와 협력하여WBR 통찰력, , 네오4j, 그리고.
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.
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