벡터 RAG의 한계, GraphRAG로 해결합니다 | Part 1: 왜 GraphRAG인가? скачать в хорошем качестве

벡터 RAG의 한계, GraphRAG로 해결합니다 | Part 1: 왜 GraphRAG인가?

벡터 RAG로는 답할 수 없는 질문이 있습니다. "삼성전자에 투자한 기관이 투자한 다른 반도체 기업은?" 이런 Multi-hop 질문은 GraphRAG가 필요합니다. 이 영상에서 다루는 내용: 벡터 RAG의 구조적 한계 — 왜 청크 기반 검색은 관계를 놓치는가 1-hop vs Multi-hop — GraphRAG 도입 판단 기준 3가지 GraphRAG 유형 비교 (MS GraphRAG, LPG+Cypher, Hybrid) 온톨로지란 무엇인가 — "합의의 도구"로서의 역할 RDB 스키마 vs LPG (Labeled Property Graph) 차이 Neo4j + Cypher 실습 — Docker로 띄우고 첫 그래프 생성 이 영상은 총 7파트(11시간) GraphRAG 실무 완성 과정의 Part 1입니다. Part 1 목표: GraphRAG가 왜 필요한지 이해하고, Neo4j에 첫 데이터를 넣어봅니다. 🔗 커리큘럼 전체 보기: https://flux-graphrag-guide.vercel.ap... ────────────────────────────── 📚 GraphRAG 실무 완성 시리즈 ────────────────────────────── Part 1: 왜 GraphRAG인가? (이 영상) Part 2: 수작업 Knowledge Graph — "직접 해봐야 안다" Part 3: LLM 자동 추출 — JSON에서 Graph까지 Part 4: Entity Resolution — 같은 엔티티 찾기 Part 5: 멀티모달 VLM — 이미지/표에서 지식 추출 Part 6: 통합 + 검색 — Hybrid RAG 파이프라인 Part 7: 실무 적용 가이드 — 프로덕션 배포 ────────────────────────────── #GraphRAG #VectorRAG #KnowledgeGraph #Neo4j #Cypher #RAG #LLM #온톨로지 #AI교육 #데이터엔지니어링