지식 그래프 스키마 자동화를 시도하다: 놀라운 결과

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석

대상자

- 프로젝트 개발자: 지식 그래프(Knowledge Graph, KG)를 구축하고 자동화하는 개발자

- AI/데이터 과학자: 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 지식 추출 및 스키마 자동화에 관심 있는 전문가

- 난이도: 중간(기술적 코드 예시 포함)

핵심 요약

• AutoSchemaKG는 LLM을 사용해 스키마를 자동 생성하여, 70%의 시간 절감과 실시간 업데이트를 가능하게 한다.
• 스키마 유연성을 위해 구체적인 엔티티/이벤트/관계를 추상화하는 개념화 과정을 포함한다.
• GraphRAG과의 통합을 통해 다양한 도메인에서의 확장성과 고품질 추론을 지원한다.

섹션별 세부 요약

1. 전통적인 스키마 설계의 한계

• 고정된 스키마가 필요로 하며, 새로운 도메인 추가 시 재설계가 필수적이다.
• LLM 기반 스키마 설계는 특정 도메인에 한정되어 확장성과 유연성 부족을 초래한다.
• 데이터 변경 시 전체 구조 수정이 필요해 비용 증가와 시간 소요를 유발한다.

2. AutoSchemaKG의 핵심 기술

• LLM을 활용한 3단계 관계 추출:

- 엔티티-엔티티 관계: "Einstein" → "Princeton"

- 엔티티-이벤트 관계: "Einstein" → "상대성 이론 발견"

- 이벤트-이벤트 관계: "제1차 세계대전" → "제2차 세계대전"

• 추상화 과정: "Einstein" → "scientist", "상대성 이론" → "scientific theory"
• CSV 파일로 결과 저장해 유연한 도메인 적용이 가능하다.

3. 기술적 구현 예시

• 라이브러리 설치: pip install requirements
• GPU 설정: CUDA_VISIBLE_DEVICES = '1'
• TripleGenerator 사용:

```python

from atlas_rag import TripleGenerator

triple_generator = TripleGenerator(client, model_name="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct", max_new_tokens=4096)

```

• ProcessingConfig 설정:

```python

kg_extraction_config = ProcessingConfig(model_path="LLaMA 3.3", data_directory="example_data", batch_size=4)

```

4. GraphRAG과의 통합

• GraphRAG: 기존 지식 그래프를 활용한 고품질 추론 지원
• AutoSchemaKG: 대규모 스키마 자동 생성을 통해 GraphRAG의 입력 데이터로 활용 가능
• 두 프레임워크의 협업으로 다양한 사용 사례에서의 성능 향상 가능

결론

• AutoSchemaKG를 사용하면 지식 그래프 스키마 자동화가 가능하며, GraphRAG과의 통합으로 모든 도메인에서의 확장성을 달성할 수 있다.
• LLM 기반 추출 및 추상화 과정을 통해 시간 절감과 유연한 업데이트를 실현할 수 있다.
• Patreon을 통해 코드 공유를 진행 중이므로, 지원을 통해 실무 적용 가능성을 높일 수 있다.