이 게시물은 기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마를 추출하고 Amazon Neptune Analytics 및 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 연동해 GraphRAG를 구현하는 과정을 정리합니다.

스키마 설계

• ORM 엔티티와 서비스 로직에서 노드·속성·엣지 및 비즈니스 규칙 추출

Neptune 적재

• spec.json 기반으로 Neptune CSV 스키마 생성, DB 데이터 CSV로 추출 후 S3 업로드 및 Bulk Loader로 적재

GraphRAG 연결

• Bedrock Knowledge Bases에 Neptune 연결해 그래프 기반 질의 구성
• 분기 탐색·멀티홉 필터링·역방향 탐색·집계 등 패턴으로 복잡한 질의 처리

핵심 인사이트

• 코드의 ORM 관계는 그래프 엣지, 서비스 로직은 비즈니스 규칙으로 활용
• AI가 초안(약 80%) 생성, 도메인 전문가가 검토·결정
• spec.json이 스키마·적재·질의 파이프라인의 기준