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1. LLM의 맥락 파악, 그래프 RAG의 개념 및 특징 개념 특징 생성형 AI 모델의 복잡한 관계 추론을 위해 지식 그래프의 노드-엣지 기반 데이터의 맥락 관계를 이해하는 대규모 언어 모델(LLM) 최적화 기술 – 복잡한 관계 추론 – 전체 맥락 파악 – 명시적 지식 구조화 – 설명 가능성 지원 기존 벡터 RAG는 데이터를 청크 단위로 처리하면서 전체

1. 그래프QL (GraphQL)의 개념 및 특징 개념 특징 데이터 접근성 보장을 위해 서버에서 정확히 지정된 구조로 데이터를 반환하도록 필요 데이터 구조를 지정하는 데이터 질의어 – 오버페칭과 언더페칭 해결 – 하나의 엔드포인트에 여러 API 요청 – 오브젝트의 필요한 필드만 요청 – 클라이언트 로직 간결화 그래프QL은 그래프(Graph)가 현실 세계의 데이터를 표현하는 적합한 방법이라는 사실에 착안하여 메타(구 페이스북)에서