여분의 해마

Donkers, Alex & Yang, Dujuan & Baken, Nico. (2020). Linked Data for Smart Homes: Comparing RDF and Labeled Property Graphs.https://linkedbuildingdata.net/ldac2020/files/papers/02paper.pdf본 논문은 시맨틱 웹 표준인 RDF(Resource Description Framework)와 성능 중심의 LPG(Labeled Property Graphs)를 실증적으로 비교하여 각 모델의 적합성을 분석함.1. 연구 배경 및 목적: 데이터 사일로 해결스마트홈 환경은 건물 정보, IoT 센서, 사용자 활동 데이터가 각기 다른 시스템에 분산된 '데이터 사일로' 현상이 심각함. ..

https://arxiv.org/abs/2504.10499 Graph-based Approaches and Functionalities in Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive SurveyLarge language models (LLMs) struggle with the factual error during inference due to the lack of sufficient training data and the most updated knowledge, leading to the hallucination problem. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has gained attention as a parxiv.org..

RAG+KG와 관련된 글, 논문, 영상을 최근 자주 접하고 있다.스크랩용으로 링크와 짧게 어떤 내용인지 AI요약으로 정리하고, 추후 천천히 볼 예정 지식그래프와 LLM에 대한 글을 찾아보면 체감상 90%는 neo4j의 데이터베이스를 사용한 경우라 property graph위주로 보인다. 실제로 neo4j가 공격적으로 KG+LLM 연구를 진행하고 있다고 봄 Neo4j가 Going Meta라는 프로그램을 유튜브에서 공개하는데 오늘(2024-05-20)기준으로 27개 영상이 있는데, 기본적인 지식그래프, 온톨로지 지식이 있다면 필요한 부분만 들어도 될 것 같다. 아래는 들으면 좋을 것 같은 영상 몇개를 골라봄 Going meta - Ep 7: Generating natural language from your..