AI
기존 개발 코드(Java)로 Amazon Neptune Analytics GraphRAG 구현하기
두줄요약
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.
핵심 내용
- 기존 Java/Spring 개발 코드의 ORM 엔티티와 서비스 로직에서 Knowledge Graph 스키마와 비즈니스 규칙 추출
- AI와 도메인 전문가의 협업으로 spec.json 명세를 만들고, Neptune Analytics 적재와 Bedrock Knowledge Bases 기반 GraphRAG로 연결
- 벡터 검색만으로 어려운 다중 엔티티 관계 질의를 그래프 탐색으로 처리
적용해볼 점
- 엔티티 관계를 그래프 엣지로 보고 도메인 규칙을 명세화하는 접근
- 스키마 정의를 기준 파일로 삼아 CSV 생성, 적재, 질의 검증까지 이어지는 파이프라인 구성
- 하드코딩 값과 누락 개념은 사람 검토로 보완하는 협업 흐름