하나투어는 Amazon Neptune 기반 GraphRAG와 Bedrock AgentCore로 여행상품 기획 에이전트를 구축했습니다. 수작업 초안 시간을 2~3일에서 2~3분으로 줄이고, 관계 기반 그라운딩으로 환각을 낮췄습니다.
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프를 쿼리하는 전략을 설명했습니다. 벡터 검색의 한계를 보완하기 위해 그래프 탐색과 retriever 선택 기준을 정리했습니다.
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마와 비즈니스 규칙을 추출해 spec.json을 만들고 GraphRAG를 구현하는 방법을 소개했습니다. Neptune Analytics와 Bedrock Knowledge Bases로 관계 기반 질의를 처리하는 흐름을 설명했습니다.
Amazon Neptune GraphRAG Toolkit으로 비정형 문서를 그래프와 벡터에 함께 인덱싱하는 방법을 소개했습니다. 그래프 탐색을 더해 유사성 검색의 한계를 보완하고 더 입체적인 답변을 만드는 흐름을 설명했습니다.
MCP와 지식 그래프를 결합해 LLM이 외부 구조화 지식을 활용하는 방법을 설명했습니다. Think-on-Graph를 통해 그래프 탐색 기반 추론 흐름도 소개했습니다.
Amazon Bedrock의 비정형 데이터 처리 기능과 활용 사례를 정리했습니다. 멀티모달 처리와 GraphRAG로 RAG 품질을 높이는 방법을 소개했습니다.
Amazon Bedrock과 Amazon Neptune으로 GraphRAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개했습니다. LlamaIndex와 NL2GraphQuery를 활용해 지식 그래프 검색과 개인화 추천을 연결했습니다.
