MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동

간단 소개

MCP와 지식 그래프를 연동하여 LLM의 한계를 극복하고 다양한 분야에서 활용하는 방안을 제시합니다.

AI Summary

지식 그래프와 LLM 연동 개요
- LLM의 한계 (최신/특정 도메인 지식 부족) 극복을 위해 MCP와 지식 그래프 활용.
- MCP는 LLM 연결 방식 표준 제시, 지식 그래프는 구조화된 지식 제공.
지식 그래프의 특징 및 활용
- 개체와 관계 기반의 구조화된 데이터 표현, 노드, 에지, 속성으로 구성.
- 장점: 명시적 지식 제공, 해석 가능한 결과, 지속적 확장 가능.
- 단점: 구축의 어려움, 모호한 정보 저장의 한계, 규모 확장 시 관리 복잡성.
- 검색 엔진, 질의응답 시스템, 문서 관리 등 다양한 분야에서 활용.
MCP를 통한 지식 그래프 활용 방안
- 지식 그래프를 MCP 서버로 활용: LLM이 표준화된 인터페이스로 지식 접근.
- 지식 그래프를 MCP 에이전트 내에서 활용: 컨텍스트 구조화 및 추론 과정에서 기억 장치 역할.
- Think-on-Graph 등 LLM 추론에 지식 그래프를 활용하는 다양한 기법 존재.