AI 에이전트 엔지니어링

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6

장

지식과 메모리

지속성 ) 준수, 멀티 리전 지원 등을 제공합니다.

neo4j

-

graphrag

-

python

도구나

Cypher

기

반 설정을 사용해 엔티티를 추출하고 관계를 정의한 뒤에는 이 구성을 확장 가능한 배포로 옮

겨 가는 과정이 비교적 매끄럽게 이어집니다.



Cypher

를 사용해 대규모로 적재합니다.

CREATE

와

MERGE

구문을 활용해 중복이 제거된 정제된 그래프를

구축합니다.



증분 로딩 로직을 통해 중복 없이 새로운 데이터를 계속해서 업데이트할 수 있습니다.



Neo4j

의 읽기/쓰기 클러스터링, 캐시 샤딩, 최적화된 쿼리를 활용해 성능을 확장합니다.

Neo4j

를 사용하면 노트북 수준의 프로토타입에서 프로덕션급 그래프 기반

RAG

파이프라인

으로 전환하는 과정이 성능, 신뢰성, 유지보수성을 희생하지 않고도 수월해집니다.

온톨로지를 정의하고 엔티티와 관계를 추출했다면 이제 지식 그래프를 채울 차례입니다. 네오

4j

에서는

Cypher

의

CREATE

절을 사용해 이 작업을 수행합니다.

CREATE

절을 사용하면 라벨과

프로퍼티를 가진 노드를 정의하고 이들을 방향성 관계로 연결할 수 있습니다. 모범 사례는 먼

저 기존 노드를 로드하거나 매칭해 엔티티를 중복 생성하지 않도록 한 다음 각 관계를 위해 별

도의

CREATE

문을 발행하는 ...