AWS 기술 블로그
Category: Amazon Neptune
Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기
본 게시글은 AWS Database Blog에 게시된 ‘Introducing the GraphRAG Toolkit by Ian Robinson and Abdellah Ghassel’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Neptune이 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 워크플로를 누구나 더 쉽게 구축할 수 있도록, Neptune 기반의 오픈 소스 Python 라이브러리 GraphRAG Toolkit을 선보였습니다. 이 툴킷은 비정형 데이터에서 자동으로 벡터 임베딩이 포함된 그래프를 구축하고, […]
Amazon Neptune에서 온톨로지를 사용한 모델 기반 지식 그래프 만들기
본 게시글은 AWS Database Blog에 게시된 Model-driven graphs using OWL in Amazon Neptune by Mike Havey을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Neptune은 비즈니스 객체 간의 관계를 지식 그래프로 구축하는 데 사용할 수 있는 AWS에서 제공하는 그래프 데이터베이스 서비스입니다. 지식 그래프를 구축할 때, 이러한 관계의 표현을 관리하기 위한 적합한 모델은 무엇일까요? 그래프를 즉석에서 구축하기보다는 우리를 안내할 […]
Amazon Neptune Stream을 통해 Neptune Database와 Neptune Analytics 간 데이터 동기화하기
Amazon Neptune은 AWS에서 제공하는 완전관리형 그래프 데이터베이스 서비스입니다. 이 서비스는 고도로 연결된 데이터셋을 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있도록 설계되었으며, 주로 소셜 네트워킹, 추천 엔진, 지식 그래프, 생명과학 연구 등의 분야에서 활용됩니다. Neptune은 업계 표준인 Property Graph와 RDF(Resource Description Framework)를 모두 지원하며, 각각 Apache TinkerPop Gremlin과 OpenCypher 그리고 SPARQL 쿼리 언어를 통해 데이터에 접근할 수 있습니다. […]
Amazon Bedrock과 Amazon Neptune으로 지식 그래프를 활용한 GraphRAG 애플리케이션 구축하기
이 글은 AWS Database 블로그의 Using knowledge graphs to build GraphRAG applications with Amazon Bedrock and Amazon Neptune의 한국어 번역입니다. 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델과 외부 지식 소스를 결합하는 혁신적인 접근 방식으로, 더 정확하고 정보가 풍부한 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다. 이 기술은 언어 모델의 맥락 이해 및 일관된 응답 생성 능력과 […]



