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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
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진행 순서
- Neo4j 그래프 연결
- 엔티티 추출기 구현
- Cypher 쿼리 생성기 구현
- 맥락 구성기 구현
- 답변 생성기 구현
- 전체 파이프라인 연결
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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