이미 있는 기능을 AI가 또 만들지 않도록 하기 — 지식 그래프 도입기
흩어진 도메인 지식으로 AI가 중복 구현하는 문제를 지식 그래프로 줄인 도입 사례를 소개했습니다. 원본 참조·수집 파이프라인·수동 시드를 결합해 구현 전 검증 루프를 만들었습니다.
#지식 그래프#Neo4j
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포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하기
포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하기
포스코DX는 현장 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하는 PoC를 진행했습니다.\nGraphiti와 Amazon Bedrock 기반 지식 그래프로 설계 규칙을 구조화하고, 검색과 추론까지 자동화했습니다.
#LLM#RAG
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![[AWS Summit Seoul 2026] AI-Ready Data: 에이전틱 AI 시대, 데이터가 답이다](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
[AWS Summit Seoul 2026] AI-Ready Data: 에이전틱 AI 시대, 데이터가 답이다
에이전틱 AI의 성패는 모델보다 데이터 준비에 달려 있다고 설명했습니다. 시맨틱 레이어와 지식 그래프로 AI가 비즈니스를 이해하도록 만드는 방법을 정리했습니다.
#AWS#LLM
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프를 쿼리하는 전략을 설명했습니다. 벡터 검색의 한계를 보완하기 위해 그래프 탐색과 retriever 선택 기준을 정리했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
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LLM의 환각을 잠재울 지식의 지도, ‘온톨로지(Ontology)’
LLM의 환각을 잠재울 지식의 지도, ‘온톨로지(Ontology)’
온톨로지를 LLM 환각 완화용 지식 구조로 설명하고 RAG와의 차이를 정리했습니다. Graph RAG와 AWS 서비스 조합으로 하이브리드 활용 방안도 소개했습니다.
#LLM#RAG
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MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동
MCP와 지식 그래프를 결합해 LLM이 외부 구조화 지식을 활용하는 방법을 설명했습니다. Think-on-Graph를 통해 그래프 탐색 기반 추론 흐름도 소개했습니다.
#MCP#지식 그래프
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#개발서적#프로그래밍