에밀 아이프렘은 개발자가 데이터 간의 관계를 활용하여 더 나은 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 논의하며, 대규모 언어 모델(LLM)에서 지식 그래프와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 통합에 중점을 둡니다. 그는 웹 검색의 진화를 알타비스타의 키워드 검색에서 시작해 그래프 이론을 사용한 구글의 페이지랭크 알고리즘으로 추적합니다. 구글이 지식 그래프로 전환하면서 웹 검색에 구조와 맥락이 도입되었고, 이는 구조화 및 비구조화된 정보로 구성된 패널로 시각화됩니다. 아이프렘은 “그래프RAG”를 소개하며, 지식 그래프를 RAG에 통합하여 검색 정확도, 개발 효율성 및 설명 가능성을 개선한다고 강조합니다. 그래프RAG는 그래프를 활용하여 벡터 검색보다 정확하게 결과를 맥락화합니다. 그는 다양한 데이터 소스로 지식 그래프를 생성하는 “Knowledge Graph Builder”라는 도구를 소개하며, 실제 데모를 선보입니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=knDDGYHnnSI
원문 제목 : GraphRAG: The Marriage of Knowledge Graphs and RAG: Emil Eifrem | AI Engineer
