AI 요약관련 정보

• 온톨로지와 그래프는 별개이며, 그래프 RAG 엔진에서 핵심은 엔티티 추출(NER) 방식이다. 🧩
• 온톨로지 및 텍사노미를 활용하여 엔티티 경계를 확장하는 것이 성능 향상에 도움이 된다. 📈
• 온톨로지와 그래프는 만능이 아니며, 상황에 맞는 적절한 사용 기준을 설정하는 것이 중요하다. 🤔
• 그래프 RAG의 핵심은 데이터를 저장하고 검색하는 스토리지(데이터베이스)에 있다. 💾
• 엔비디아가 그래프 RAG 분야에 적극적으로 참여하며, GTC에서 관련 세션을 배치할 정도로 관심이 높다. 💡
• 엔비디아는 GPU 병렬 처리 강점을 활용해 그래프 데이터베이스와 호환하여 메모리 문제를 해결하려 한다. 💽
• 지식은 공유되어야 하며, 이를 통해 다양한 관점을 배우고 선순환적인 성장을 이룰 수 있다. 🔄
• 널리지 그래프 컨퍼런스, AI 엔지니어 채널, 팔란티어 데브콘 등에서 최신 트렌드를 접할 수 있다. 📚
• 라이트래그는 네오포제이 외에 도저디비와 같은 다양한 그래프 스토리지 옵션을 지원한다. 🧰
• 데이터브를 활용하여 암묵지를 온톨로지 기반으로 구조화하는 과정이 중요하다. 🏗️
• 그래프 RAG 평가 매트릭 설계 과정을 통해 온톨로지가 라이트래그에 미치는 영향을 평가할 수 있다. 📊
• 넥스트 그래프 RAG는 엔비디아의 접근 방식을 참고하여 데이터 아키텍처와 온톨로지를 평가하는 에이전트들을 고려해야 한다. 🔮