[한글자막] GraphRAG 지식 그래프와 RAG의 결합 에밀 아이프렘 #GraphRAG #LLM #RAG

유명한 시인이 "자연어는 풍부한 맥락에서 정보를 끌어낼 수 있을 때 가장 강력하다"라고 말한 적이 있습니다. 네, 맞습니다. 제가 그렇게 말했죠. 하지만 이는 시와 LLM 모두에 해당합니다!

지식 그래프는 맥락을 포착하는 데 탁월합니다.

지식 그래프와 GraphRAG라는 새로운 기술인 RAG를 결합하면 어떻게 RAG 애플리케이션에 맥락을 부여하고, 더욱 정확하고 완전한 결과, 개발 가속화, 그리고 설명 가능한 AI 의사결정을 도출할 수 있을까요?

이 강연에서는 GraphRAG의 이유와 방법, 그리고 최적의 적용 분야에 대해 심도 있게 다룹니다. 시작하는 방법에 대한 개념, 예시, 그리고 구체적인 내용을 제공합니다.

GraphRAG가 LLM에 전달하는 맥락과 AI 애플리케이션의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지 이해하게 될 것입니다.


Emil 소개

Emil Eifrem은 Neo4j의 공동 창립자이자 CEO입니다.
그는 공룡이 지구를 지배하던 시절, 뭄바이행 비행기에서 오늘날 속성 그래프 모델로 알려진 개념을 구상했으며, 그래프 데이터베이스와 그래프 분석을 구축, 혁신, 그리고 전파하는 데 헌신해 왔습니다.

그는 또한 O'Reilly에서 출간한 Graph Databases의 공동 저자이기도 합니다.

Neo4j는 현재 포춘 100대 기업 중 75개 이상과 수십만 명이 넘는 실무자로 구성된 커뮤니티가 수십억 개의 연결에서 숨겨진 관계와 패턴을 깊고 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 지원하고 있습니다.