Amazon Neptune, 오픈 소스 GraphRag 툴킷을 통한 BYOKG - RAG(GA) 지원 시작
오늘 AWS는 오픈 소스 GraphRAG 툴킷을 사용해 검색 증강 생성(RAG)을 위한 Bring Your Own Knowledge Graph (BYOKG) 지원한다고 발표했습니다. 이 새로운 기능을 통해 고객은 기존 지식 그래프를 대규모 언어 모델(LLM)에 연결하여, 신뢰할 수 있는 정형 데이터에 기반한 더 정확하고 컨텍스트가 풍부하며 설명 가능한 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
기존에는 고객이 자체 큐레이션된 그래프를 RAG에 사용하려면 그래프 쿼리를 생성형 AI 워크플로에 통합하도록 사용자 지정 파이프라인과 검색 로직을 구축해야 했습니다. 이제 BYOKG가 지원됨에 따라 개발자는 GraphRAG 툴킷을 통해 도메인 특화 그래프(예: Amazon Neptune Database 또는 Neptune Analytics에 저장된 그래프)를 직접 활용할 수 있습니다. 따라서 그래프 인식 RAG를 운영하기가 더 쉬워지고 할루시네이션을 줄이며 멀티 홉 및 시간적 관계에 대한 추론을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 사기 조사 도우미는 금융 서비스 회사의 지식 그래프를 쿼리하여 의심스러운 거래 패턴을 찾아내고 분석가에게 상황별 설명을 제공할 수 있습니다. 마찬가지로 통신 운영 챗봇은 일련의 연결된 기지국에 지속적으로 장애가 발생하는 것을 탐지하고, 영향을 받는 네트워크 스위치까지의 종속성 경로를 추적한 뒤, SOP 문서를 사용하여 기술자에게 문제 해결 방법을 안내할 수 있습니다. 개발자는 기존 그래프 데이터 소스로 GraphRAG 툴킷을 간단히 구성하기만 하면, 그래프 쿼리와 벡터 검색을 함께 사용하여 생성형 AI 출력을 향상시키는 검색 전략을 오케스트레이션할 수 있습니다.
자세히 알아보고 시작하려면 GraphRag 툴킷 사용 설명서로 이동하세요.