이번에는 graph DB가 어떤 것인지, graph RAG는 어떤 효용이 있을 지 확인해보고자 진행했으나, graph RAG는 조금 더 공부해보고 이후에 다시 다뤄보려고 합니다. 이번에는 정말 아는 것도 없었고 "graphDB라는게 있다고 하네, 이렇게 해보면 되지 않을까?" 라는 생각에 진행한 것이라 대부분을 antigravity에 의존했습니다.
아래 이미지를 통해 대략적인 느낌을 확인하실 수 있으실 것 같습니다. 간단하게 설명하자면 LLM(Gemini API)을 활용해서 검색어에 대해서 정해진 기간 내의 이 요약본을 찾아보고(네이버 API), 요약본에 대해 엔티티와 관계 정보를 추출해 그래프 DB(Neo4j)로 구조화하도록 하였습니다. 이를 통해 사용자가 특정 기간 동안의 뉴스 흐름과 연관성을 직관적인 그래프 형태로 확인할 수 있도록 구현했습니다. 그래프의 엣지 부분에는 기사 링크가 연결되어있고 클릭 시 원문을 확인할 수 있게 구현했습니다.
기술적으로 이렇게 써보면 되겠다는 느낌은 받을 수 있었고 재미는 있었는데, 그래서 "너 이거 쓸거냐?" 했을때는 아직 많이 부족하다고 느껴졌습니다. 소스도 네이버 뉴스 API를 사용했는데, 이게 뉴스 요약본을 주는 거라 소스도 부족한 부분이 있습니다. graph RAG 등을 공부해보면서 어떻게 나아가면 좋을 지 생각해봐야겠습니다.
회원가입만 해도
이 글을 무료로 읽을 수 있어요.
이미 계정이 있으신가요?로그인하기
