Neo4j 및 LangGraph로 GraphReader 구현

이 블로그 포스트는 구조화된 지식 그래프에서 정보를 검색하는 GraphReader 에이전트의 구현에 대해 논의합니다. GraphReader 에이전트는 복잡한 질문에 답하는 데 있어 매력적인 접근 방식인 RAG 애플리케이션의 일부입니다. 이 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 주어진 텍스트에서 원자 팩트와 주요 요소를 식별하고, 이를 그래프 데이터베이스에 저장합니다. 텍스트는 먼저 청크로 분할되며, LLM은 각 청크에서 원자 팩트와 주요 요소를 추출합니다. 추출된 정보는 연속적인 청크 사이에 관계가 설정된 그래프 데이터베이스에 가져옵니다. 이 블로그 포스트는 Neo4j를 스토리지 레이어로, LangChain과 LangGraph를 결합하여 에이전트 및 흐름을 정의하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.