MiniKG 프로젝트 소개
지식 그래프(KG, Knowledge Graph)와 LLM 기반 검색 기술은 데이터 중심의 애플리케이션 개발에 중요한 역할을 합니다. MiniKG는 간단한 예제와 높은 수준의 유연성을 제공하여, 빠른 프로토타입 개발과 학습 목적으로 적합합니다. 또한, Meta의 3Q 실적 발표 내용을 기반으로 한 실제 구현 예제를 보여주고 있어, 실무에서 활용 가능한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
MiniKG는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 지식 그래프를 구축하고 검색하며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 지원하는 도구입니다. 간단한 구조와 설계로 학습 목적으로 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 프로토타입을 빠르게 제작하거나 수정하기 용이합니다.
MiniKG의 한 가지 사용 예시로, Meta의 실적 발표 내용을 기반으로 한 지식 그래프가 포함되어 있습니다. 이 예시는 Meta의 실적 발표 내용에서 PDF를 발췌한 다음, 이를 pdftotext를 사용하여 텍스트로 변환하여 활용했습니다. 변환된 내용은 이 곳에서 확인하실 수 있습니다.
이 예제를 통해 데이터의 텍스트 기반 전환 및 지식 그래프 구축 과정을 시각적으로 확인할 수 있습니다. MiniKG는 다양한 데이터 소스와의 통합을 지원하며, 사용자 정의를 통해 여러 활용 사례를 탐구할 수 있는 환경을 제공합니다.
MiniKG의 주요 기능
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지식 그래프 작성: 주어진 텍스트 데이터를 기반으로 지식 그래프를 구축합니다.
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RAG 시스템 지원: 검색된 데이터를 통해 LLM이 추가 정보를 생성하도록 보완합니다.
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예제 제공: Meta의 실적 발표 데이터를 사용한 실제 구현 사례와 시각화 결과를 확인할 수 있습니다.
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간단한 구조: 학습 및 프로토타이핑을 위한 최소한의 설정과 코드로 구현 가능합니다.
MiniKG GitHub 저장소
MiniKG를 활용한 GraphRAG 시스템 구축 관련 블로그
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