실시간 지식 그래프 생성: CocoIndex + Kuzu (LLM 및 라이브 업데이트 활용)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

- 문서 처리 및 지식 그래프 구축에 관심 있는 개발자, 데이터 엔지니어

- LLM 활용 및 실시간 데이터 처리 요구사항 있는 중급~고급 사용자

- CocoIndex/Kuzu 플랫폼을 사용하는 팀의 기술 리더

핵심 요약

• CocoIndex + Kuzu를 활용한 실시간 지식 그래프 구축 방법
• LLM을 사용한 의미적 관계 추출 (예: @dataclasses.dataclass 기반 Relationship 클래스 정의)
• Kuzu 그래프 데이터베이스에 구조화된 데이터 스트리밍 (Docker 기반 API 서버 활용)
• 인크리멘탈 처리 모델을 통한 실시간 업데이트 및 기존 Neo4j 흐름 재사용 가능성

섹션별 세부 요약

1. 실시간 지식 그래프의 필요성

• 비구조화 문서에서 의미적 관계 추출 및 실시간 업데이트 요구
• LLM 활용으로 주제-대상-예측 관계 추출 (예: "CocoIndex supports Incremental Processing")
• Kuzu 그래프 DB의 빠른 처리 성능과 로컬/프로덕션 실행 지원

2. CocoIndex 및 Kuzu 아키텍처

• CocoIndex: 데이터플로우 모델 기반의 고성능 변환 엔진
• 인크리멘탈 처리, 모듈형 플러그인, 라이브 업데이트 지원
• Kuzu: Neo4j 대비 빠른 처리 속도의 오픈소스 그래프 DB
• CocoIndex의 API 서버 통한 Kuzu 연동 (Docker 커맨드 예: docker run -d --name kuzu ...)

3. LLM 기반 관계 추출 프로세스

• 문서의 노드 매핑: LLM을 사용한 요약 및 Kuzu 그래프 노드 생성
• 관계 매핑: cocoindex.functions.ExtractByLlm을 통해 주제-대상-예측 관계 추출
• @dataclasses.dataclass 기반 Relationship 클래스 정의 예:

```python

@dataclasses.dataclass

class Relationship:

subject: str

predicate: str

object: str

```

4. Kuzu에 데이터 매핑 및 실시간 업데이트

• entity_relationship.export를 통한 Kuzu에의 데이터 전송
• 노드 매핑: source="subject" → target="value"
• 인크리멘탈 처리 기반 기존 흐름 재사용 가능 (Neo4j → Kuzu 전환 시)
• Kuzu Explorer UI 실행 (Docker 커맨드: docker run -d --name kuzu-explorer ...)

5. 실무 적용 및 최적화 팁

• LLM 추출 시 특정 개념에 집중 (예: "예제 및 코드 무시" 지시)
• CocoInsight를 통한 관계 검증 (예: entity_relationship.collect 활용)
• Cypher 쿼리 활용한 Kuzu 그래프 탐색: MATCH p=()-->() RETURN p

결론

• 200줄 미만의 Python 코드로 실시간 지식 그래프 구현 가능
• CocoIndex의 인크리멘탈 처리 모델을 통해 기존 Neo4j 흐름 재사용
• Kuzu Explorer UI와 Cypher 쿼리 활용으로 그래프 시각화 및 분석 용이