728x90 AI2 온톨로지 기반 LLM 구축 실습하기! [Neo4j 지식그래프와 Text2Cypher, 그리고 로컬 소형 모델의 성적표] 앞선 내용에서는 WSL + Ollama 완전 무료 환경으로 LangChain 기초와 벡터 RAG를 실습했다. 마지막 실험에서 벡터 RAG가 멀티홉 질문("김철수가 다니는 회사의 파트너사는?")에 "근거가 없어서 모른다" 고 답하는 구조적 한계를 재현했다. 이번 편에서는 그 한계를 해결하는 지식그래프(Neo4j) 를 구축하고, 자연어로 그래프에 질문하는 Text2Cypher 까지 실습한다. 결론을 미리 말하면, 파이프라인은 완주했고, 로컬 소형 모델의 한계를 실측 데이터로 확보했다. 이번에도 실제 에러 로그와 해결 과정을 그대로 담았다. 1편 마지막 실험의 실패 원인은 명확했다: "김철수 → 에이컴퍼니 소속"이라는 관계가 어디에도 명시적으로 저장되어 있지 않았다. 해법은 관계를 데이터로 저장하는 것이다.. 2026. 7. 22. 온톨로지(Ontology)에 기본개념 대해서 알아보기! AI시대에서 온톨로지 추후에 회사에서 온톨로지 관련 업무를 담당하게 될 예정이라서 AI시대에 발맞춰서 관련된 글을 작성해보고자한다.사실 나도 AI쪽 얄팍하게 여러 지식들은 들어봤지만 온톨로지는 정말로 처음들어본 언어였다. 온톨로지라는 단어 자체가 뭔가 처음들어봐서 익숙하지도 않고 유추도 안되는.....그래서 찾아보고 정리를 해봤다.온톨로지(Ontology)특정 분야에 대한 지식과 개념, 그리고 이들 간의 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 구조화하여 정의한 개념 모델. 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어, 데이터의 의미(Meaning)와 맥락(Context)을 규정하여 시스템과 인공지능이 논리적으로 판단하고 추론할 수 있도록 돕는 역할 정의만 봐도 정말 어려운 느낌이 확온다.....무섭다 벌써...싸늘하다구조화, 의미, 맥락.. 2026. 7. 20. 이전 1 다음 728x90 반응형
