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실습: 제조 GraphRAG 파이프라인 구축
GraphRAG 통합
실습: 제조 GraphRAG 파이프라인 구축
온톨로지 & Knowledge Graph > GraphRAG 통합
학습 목표
LangChain + Neo4j로 GraphRAG 파이프라인을 구축한다 자연어 질문을 Cypher 쿼리로 변환한다 KG 탐색 결과를 LLM 맥락으로 활용한다 하이브리드(Vector + Graph) RAG를 구현한다
실습: 제조 GraphRAG 파이프라인 구축
목표
LangChain과 Neo4j를 연동하여 자연어 질문 → Cypher 쿼리 → KG 탐색 → LLM 답변 파이프라인을 구현합니다.
환경 준비
pip install langchain langchain-openai langchain-neo4j neo4j진행 순서
- Neo4j 그래프 연결
- 엔티티 추출기 구현
- Cypher 쿼리 생성기 구현
- 맥락 구성기 구현
- 답변 생성기 구현
- 전체 파이프라인 연결
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • EntityExtractor는 정규표현식과 키워드 매칭으로 간단히 구현 가능합니다
- • Cypher 쿼리 템플릿에 $param 형태로 파라미터를 바인딩합니다
- • ContextBuilder는 KG 결과를 LLM이 이해할 수 있는 자연어로 변환합니다
- • LLM이 없어도 KG 결과만으로 유용한 답변을 구성할 수 있습니다
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖GraphRAG 파이프라인 코드 생성AI 학습 팁
AI에게 LangChain + Neo4j로 자연어를 Cypher로 변환하는 GraphRAG 파이프라인 전체 코드를 생성시키세요.
LangChain GraphCypherQAChain과 Neo4j를 사용하는 제조 GraphRAG 파이프라인을 작성해줘. 그래프 스키마를 LLM에 주입하는 system prompt, 자연어 질문을 Cypher로 변환하는 체인, Cypher 실행 결과를 자연어 답변으로 변환하는 단계를 포함하고, '설비 A001의 반복 고장 원인은?' 예시 질문으로 테스트하는 코드도 추가해줘.
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실습 — 직접 해보기
🧪Knowledge Graph
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