수작업 Knowledge Graph, 왜 이렇게 힘든 거야? | GraphRAG Part 2 скачать в хорошем качестве

수작업 Knowledge Graph, 왜 이렇게 힘든 거야? | GraphRAG Part 2

GraphRAG를 제대로 이해하려면, 먼저 손으로 직접 해봐야 합니다. 이 영상에서는 뉴스 기사 10개에서 엔티티와 관계를 직접 추출하고, Neo4j에 하나씩 입력하는 "고통의 시간"을 거칩니다. 이 영상에서 다루는 내용: 온톨로지 설계 워크숍 — 5가지 Node Label, 9가지 Relationship 정의 Meta-Dictionary 만들기 — LLM 자동화를 위한 키워드 사전 뉴스 기사에서 엔티티/관계 수작업 추출 Neo4j에 15개 노드 + 20개 관계 직접 입력 Cypher로 Multi-hop 쿼리 실습 — 벡터 RAG vs GraphRAG 비교 수작업의 한계 체감 → Part 3 LLM 자동화 동기부여 Part 2 목표: 도메인 문서에서 엔티티/관계를 손으로 추출하고, KG를 직접 구축합니다. Part 2 마일스톤: 수작업 KG 완성 — 노드 15개, 관계 20개 + Meta-Dictionary 🔗 커리큘럼: https://flux-graphrag-guide.vercel.ap... ────────────────────────────── 📚 GraphRAG 실무 완성 시리즈 ────────────────────────────── Part 1: 왜 GraphRAG인가? Part 2: 수작업 Knowledge Graph (이 영상) 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 #KnowledgeGraph #Neo4j #온톨로지 #수작업KG #MetaDictionary #Cypher #RAG #AI교육 #데이터엔지니어링