CocoIndex와 Kuzu를 활용한 실시간 지식 그래프 구축: LLM 기반 문서 처리 파이프라인

핵심 기술

이 글은 LLM, CocoIndex, Kuzu 그래프 데이터베이스를 활용하여 비정형 문서로부터 실시간으로 질의 가능한 지식 그래프를 구축하는 엔드투엔드 오픈소스 파이프라인을 소개합니다. Python 코드 약 200줄로 문서의 의미론적 관계 추출, Kuzu로의 스트리밍, 실시간 업데이트 가능한 지식 베이스 구축 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• CocoIndex: 고성능 데이터 변환 엔진으로, 데이터 흐름 프로그래밍 모델을 사용하며 증분 처리, 모듈 플러그인, 지식 그래프 라이브 업데이트를 지원합니다.
• Kuzu: 고성능을 위해 설계된 오픈소스 경량 그래프 데이터베이스로, CocoIndex에서 네이티브로 지원됩니다. Neo4j와 같은 다른 그래프 DB에서 Kuzu로 쉽게 전환 가능합니다.
• LLM 활용: 문서 내용에서 주체-술어-객체 관계를 추출하는 데 사용됩니다. 클래스 정의, 프롬프트, 설정을 포함하여 약 200줄의 Python 코드로 구현 가능합니다.
• 정보 추출: 문서 내 개체 간의 관계 (예: "CocoIndex supports Incremental Processing") 및 문서가 언급하는 개체 (예: "core/basics.mdx" mentions CocoIndex)를 추출합니다.
• 증분 처리: 기존에 실행된 파이프라인의 중간 변환 결과를 재사용하여 효율성을 높입니다.
• Kuzu API 서버 및 Explorer: Docker를 통해 Kuzu API 서버와 Kuzu Explorer를 쉽게 실행하고, 웹 UI에서 Cypher 쿼리로 그래프를 탐색할 수 있습니다.

개발 임팩트

• 비정형 문서를 구조화하여 검색 가능하고 관계적인 최신 지식 베이스를 구축할 수 있습니다.
• LLM을 활용한 자동화된 정보 추출 및 지식 그래프 생성으로 개발 생산성을 향상시킵니다.
• CocoIndex의 데이터 흐름 모델과 증분 처리 기능을 통해 유지보수 및 확장이 용이한 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
• 빠르고 가벼운 Kuzu DB를 통해 로컬 또는 프로덕션 환경에서 효율적인 그래프 데이터 관리가 가능합니다.