챕터별 상세
데이터 소스 분석 및 그래프 관계 추출
네이버 뉴스 기사 데이터를 바탕으로 지식 그래프 구축을 위한 엔티티와 관계를 정의했다. 기사 제목, 내용, URL, 발행일, 언론사, 카테고리 등 6가지 컬럼 정보를 추출하여 그래프 구조로 변환하는 과정을 설계했다. 기사는 특정 언론사에서 발행되고 특정 카테고리에 속하며, 기사 내용은 여러 개의 청크로 쪼개져 관리되는 구조를 가진다.
지식 그래프 구축의 첫 단계는 비정형 데이터에서 핵심 개체(Entity)와 그들 사이의 연결 고리(Relationship)를 식별하는 것이다.
Neo4j GraphRAG 패키지와 ToolsRetriever 개념
Neo4j에서 새롭게 출시한 GraphRAG Python 패키지의 핵심 기능인 ToolsRetriever를 도입했다. 이는 LLM 에이전트가 질문의 의도를 파악하여 여러 검색 도구 중 가장 적합한 것을 스스로 선택하게 만드는 프레임워크이다. 단순한 파이프라인 방식과 달리 에이전트가 유연하게 검색 전략을 결정할 수 있는 에이전틱 RAG 아키텍처를 지향한다.
ToolsRetriever는 다양한 검색 알고리즘을 LLM이 사용할 수 있는 도구(Tool) 형태로 래핑하여 제공하는 인터페이스이다.
세 가지 핵심 검색 방식의 비교 및 활용
GraphRAG 시스템에서 활용 가능한 세 가지 검색기(Retriever)의 특성을 정의했다. Text2Cypher는 자연어를 그래프 쿼리로 변환하여 구조적 통계나 명확한 엔티티 관계를 찾는 데 사용한다. Vector Retriever는 텍스트의 의미적 유사성을 바탕으로 관련 내용을 검색하며, VectorCypher는 벡터 검색으로 찾은 노드에서 그래프 탐색을 추가로 수행하여 주변 맥락 정보까지 함께 추출한다.
Cypher는 Neo4j에서 사용하는 그래프 전용 질의 언어로, SQL과 유사한 구조를 가지면서 노드 간 관계 탐색에 최적화되어 있다.
실습 데이터 수집 및 그래프 DB 적재 구현
Selenium 라이브러리를 사용하여 네이버 뉴스의 6개 카테고리에서 헤드라인 기사를 크롤링했다. 수집된 데이터를 엑셀 형태로 저장한 뒤, Python의 Neo4j 드라이버를 통해 그래프 데이터베이스에 노드와 관계를 생성했다. 기사 본문은 500자 단위로 청킹하고 50자씩 오버랩을 주어 Content 노드로 변환한 뒤 임베딩 벡터를 추가하여 검색이 가능하도록 구성했다.
데이터 적재 시 제약 조건(Constraint)을 설정하면 중복 노드 생성을 방지하고 데이터 무결성을 유지할 수 있다.
에이전틱 GraphRAG 최종 통합 및 테스트
구현된 세 가지 검색기를 각각의 도구로 정의하고 ToolsRetriever에 통합했다. 각 도구에는 LLM이 용도를 판단할 수 있도록 상세한 설명(Description)을 추가했다. 최종 테스트 결과, '특정 카테고리 기사 개수' 질문에는 Text2Cypher를, '특정 주제의 내용' 질문에는 Vector Retriever를 에이전트가 스스로 선택하여 정확한 답변을 생성함을 확인했다.
에이전트가 도구를 올바르게 선택하게 하려면 각 도구의 역할과 입력 파라미터에 대한 명확한 자연어 설명이 필수적이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2025. 11. 24.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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