LlamaIndex를 활용한 GraphRAG 애플리케이션 구축

표준적인 Retrieval-Augmented Generation (RAG)는 여러 문서에 걸쳐 점들을 연결하는 데 종종 어려움을 겪습니다. AI 파이프라인에 지식 그래프를 도입함으로써 복잡한 관계를 포착하고 언어 모델의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 코스는 데이터 검색 능력을 강화하기 위해 GraphRAG를 활용하는 방법을 가르쳐줍니다. LlamaIndex를 사용하여 비정형 텍스트에서 정형화된 엔티티를 추출하고, 상호 연결된 그래프를 구축하며, 기본적인 벡터 검색을 능가하는 매우 정확하고 문맥이 풍부한 쿼리를 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 배울 내용: * RAG, 벡터 데이터베이스 및 지식 그래프의 기초 개념 이해. * LlamaIndex를 사용하여 원시 텍스트로부터 지식 그래프 구축 및 구조화. * 시맨틱 검색과 그래프 탐색을 결합한 하이브리드 검색 전략 구현. * 신뢰할 수 있는 엔티티 및 관계 추출을 위한 효과적인 프롬프트 설계. * 상호 연결된 데이터에 대해 추론하기 위한 기초적인 agentic AI 개념 적용. 실무적인 텍스트 기반 레슨에 들어가기 전에 필수 용어와 핵심 AI 개념부터 시작합니다. 상세한 서면 설명과 명확한 코드 스니펫을 통해 완전한 GraphRAG 파이프라인을 점진적으로 구축하게 됩니다. 개발자, 데이터 엔지니어 및 AI 입문자를 위해 설계된 이 코스는 그래프 데이터베이스나 고급 머신러닝에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘부터 학습을 시작하여 AI 애플리케이션이 복잡한 정보를 처리하고 검색하는 방식을 변화시키세요.