graphrag: 무엇인지, 어떤 문제를 해결하는지 & 왜 인기를 얻고 있는지

해결하는 문제

GraphRAG는 LLM이 비공개된 비정형 텍스트 데이터를 더 잘 추론할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 이는 비정형 텍스트에서 의미 있는 구조화된 데이터를 추출하여, 서사적인 비공개 데이터에 대해 LLM이 발견하고 추론할 수 있는 능력을 향상시키는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이는 비정형 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하기 위해 LLM을 사용하는 데이터 파이프라인 및 변환 스위트(transformation suite)로 작동합니다. 거대 언어 모델(Large Language Models)의 출력을 향상시키기 위해 지식 그래프 메모리 구조를 사용하는 방법론을 채택합니다.

대상 사용자

지식 그래프를 사용하여 자신만의 비공개 데이터셋에 대한 LLM의 추론 능력을 향상시키고자 하는 개발자와 연구자들입니다.

주요 특징

• 자체 비공개 데이터
• 지식 그래프 메모리 구조
• 데이터 파이프라인 및 변환 스위트
• 프롬프트 튜닝 기능