MCP와 지식 그래프 연동

이 게시물은 지식 그래프의 개념과 MCP(Model Context Protocol)를 통해 LLM과 지식 그래프를 연동하는 방안을 소개합니다.

지식 그래프 개요

• 노드, 에지, 속성으로 구성된 구조화된 데이터 표현
• 복잡한 관계를 명확히 표현하고 다양한 산업 분야에 응용
• 장단점과 구축 시 고려사항 설명

MCP와 지식 그래프 연동 방식

• MCP 서버로서 지식 그래프를 활용하여 LLM이 표준화된 인터페이스로 데이터 탐색 및 추론 수행
• MCP 호스트 내에서 지식 그래프를 기억장치로 활용, 다양한 데이터 통합과 복합 추론 지원

LLM 추론 기법: Think-on-Graph

• 토픽 개체 식별부터 탐색, 추론, 답변 생성까지 단계별 진행
• 지식 그래프 기반 탐색으로 복잡한 관계를 효과적으로 설명
• 다양한 유사 기법들과 함께 LLM의 한계 극복에 기여

결론

이 두 기술의 통합은 LLM의 한계를 보완하고 차세대 지능형 애플리케이션 구현에 핵심적이며, 점진적이고 체계적인 구축이 필요함을 강조합니다.