첫 번째 에이전틱 AI 지식 그래프 구축하기
자율형 AI와 구조화된 지식을 결합하고 싶으신가요? 이 튜토리얼에서는 5단계에 걸쳐 기능적인 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다.
고객 지원 에이전트를 구축하게 됩니다. 이 에이전트는 지식 그래프를 사용하여 제품, 고객 이력 및 정책을 이해합니다.
1단계: 엔티티(Entity)와 관계(Relationship) 매핑하기
도메인의 구성 요소를 식별합니다. 고객 지원의 경우 다음을 사용하세요:
노드(Nodes):
- Customers (고객)
- Products (제품)
- Support Tickets (지원 티켓)
- Solutions (솔루션)
- Policies (정책)
엣지(Edges):
- Customer PURCHASED Product (고객이 제품을 PURCHASED함)
- Ticket RELATES_TO Product (티켓이 제품과 RELATES_TO함)
- Solution RESOLVES Ticket (솔루션이 티켓을 RESOLVES함)
- Policy APPLIES_TO Product (정책이 제품에 APPLIES_TO함)
2단계: 데이터베이스 설정하기
이 프로젝트에는 Neo4j를 사용합니다. Python과 잘 연동됩니다. 시작하려면 Docker에서 다음 명령어를 실행하세요:
docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest
3단계: 샘플 데이터 생성하기
Cypher를 사용하여 그래프에 데이터를 추가합니다. 고객, 제품 및 관계를 생성해야 합니다. 예시는 다음과 같습니다:
CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'})
CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'})
CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)
4단계: 자율형 에이전트 구축하기
Python과 LangChain을 사용하여 에이전트를 그래프에 연결합니다.
- Neo4j에 연결합니다.
- 에이전트가 그래프 쿼리를 실행할 수 있는 도구를 만듭니다.
- LLM을 사용하여 자연어를 Cypher 쿼리로 변환합니다.
이제 에이전트는 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다: "고객 C001의 제품 P001에 대한 환불 옵션은 무엇인가요?"
에이전트는 다음 단계를 따릅니다:
- 고객 등급을 찾습니다.
- 제품을 찾습니다.
- 올바른 정책을 검색합니다.
- 답변을 제공합니다.
5단계: 시스템 확장하기
시스템을 확장하려면 다음을 수행하세요:
- 공급업체나 경쟁사와 같은 엔티티를 더 추가합니다.
- 데이터를 보호하기 위해 액세스 제어를 설정합니다.
- 쿼리 속도를 모니터링합니다.
- 데이터가 변경됨에 따라 스키마의 버전을 관리합니다.
API 또는 이벤트 기반 트리거를 사용하여 이 에이전트를 현재 워크플로에 통합할 수 있습니다. 작게 시작하여 배우면서 복잡성을 더해 나가세요.
선택 사항 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi