자연어로 Knowledge Graph 검색하기 — Text2Cypher Agent 완전 구현 | GraphRAG Part 6 скачать в хорошем качестве

자연어로 Knowledge Graph 검색하기 — Text2Cypher Agent 완전 구현 | GraphRAG Part 6

Part 2~5에서 Knowledge Graph를 완성했습니다. 이제 자연어로 질문하면 그래프에서 답을 찾아주는 검색 파이프라인을 만듭니다. 이것이 GraphRAG의 꽃입니다. 이 영상에서 다루는 내용: 벡터 임베딩 추가 — 하이브리드 검색 준비 전체 파이프라인 아키텍처 — Router → 검색 → Reranker → LLM 답변 LangChain GraphCypherQAChain 통합 기본 Text2Cypher — 스키마 + 질문 → Cypher 생성 잘 되는 질문 vs 안 되는 질문 — 실패 패턴 분석 Schema Tuning (include/exclude) 으로 정확도 개선 ⭐ Text2Cypher Agent 4단계 파이프라인 (generate→validate→correct→execute) SemanticSimilarityExampleSelector — Few-shot 자동 선택 validate_cypher 6가지 체크 (문법/라벨/관계/프로퍼티/방향/집계) CypherQueryCorrector — 규칙 기반 + LLM 이중 교정 기본 vs Agent 결과 비교 (60~70% → 85~95%) 벡터 + Graph + RRF 하이브리드 검색 Prompt Routing — Query→Task→Prompt Pool 아키텍처 Hard Prompting vs Soft Prompting (CoT, IRCoT, KG Embedding) 메타 필터링 + 가지치기 + RERANKER Streamlit 데모 UI — 질문 → 답변 + Cypher + 서브그래프 Part 6 목표: 자연어 질문 → 그래프 검색 → 답변 생성 파이프라인 완성 Part 6 마일스톤: 완성된 GraphRAG 시스템 — Streamlit 데모 동작 확인 🔗 커리큘럼: https://flux-graphrag-guide.vercel.ap... ────────────────────────────── 📚 GraphRAG 실무 완성 시리즈 ────────────────────────────── Part 1: 왜 GraphRAG인가? Part 2: 수작업 Knowledge Graph Part 3: LLM 자동 추출 Part 4: Entity Resolution Part 5: 멀티모달 VLM Part 6: 통합 + 검색 (이 영상) Part 7: 실무 적용 가이드 — 프로덕션 배포 ────────────────────────────── #Text2Cypher #GraphRAG #LangGraph #HybridSearch #Neo4j #Agent #Streamlit #RAG #AI검색 #데이터엔지니어링