[KG] 온톨로지는 어떻게 만들고 평가할 수 있을까? 지난 주말 감사한 기회를 통해 제 6회 GUG 세미나에 연사자로서 참여하게 되었다.GUG 세미나는 Graph User Group이라는 그래프 기술 지식교류 모임에서 주최하는 세미나로,이번 세미나는 '온톨로지와 GraphRAG'라는 주제로 다뤄지게 되었다. GUG 6번째 세미나 - 온톨로지와 GraphRAG · Luma환영합니다! 이벤트에 참여하려면 아래에 등록해 주세요.lu.ma온톨로지와 관련된 여러 주제 중 '온톨로지 구축 및 평가'를 주제로 발표하게 되었는데,업무에서 지식그래프를 처음 접하게 되었던 시기에 어떻게 온톨로지를 만들게 되었는지와그 이후에 정량적인 지표를 통해 온톨로지를 평가 방식에 대하여 이야기를 나누게 되었다.이번 글에서도 해당 세미나 내용을 중심으로 조금 더 깊이 있게 다뤄보고자 한다.. [KG] GraphRAG: RAG에 지식그래프 더하기 (논문 Review - From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization) 최근(이라기에는 꽤 오래 전부터) RAG라는 용어가 빈번하게 들려오기 시작했는데,알고 보니 업무에서 진행하고 있던 지식그래프 검색과 어느 정도 연관되어 있었다 👀LLM이 더 대답을 잘 하기 위하여 문서로부터 정보를 검색하는 RAG에서,더 나아가 지식그래프와 결합하여 더욱 정확한 정보를 얻는 GraphRAG가 화두되고 있다.Microsoft에서 올해 초(2024년 4월) 이와 연관된 논문 및 python 패키지를 공개하여 이에 대해 살펴보고자 한다. RAG(Retrieval Augmented Generation)란?LLM을 사용하다 보면 종종 잘못된 정보를 진실처럼 답변하는 환각 현상을 경험해봤을 것이다.이러한 hallucination 문제를 해결하고자 제기된 RAG는 외부 지식 출처로부터 정보를 가져와.. 이전 1 다음
