Graphiti: 동적 지식 그래프 구성 및 쿼리 도구(시간 인식 장기 기억 프로그램)

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일반 소개

Graphiti는 동적, 시간 인식 지식 그래프를 구축하고 쿼리하기 위해 겟젭에서 개발한 도구입니다. 시간, 전체 텍스트, 시맨틱, 그래프 알고리즘 등 다양한 방법을 통해 복잡하고 진화하는 개체 간의 관계를 표현하고 쿼리할 수 있으며, 비정형 및 정형 데이터를 모두 처리할 수 있고 사람이 읽을 수 있는 시맨틱 에지 표현을 생성하여 그래프 구축 과정에서 전체 텍스트 검색과 에지의 해석 기능을 강화할 수 있습니다. 이 도구는 정보 검색, 개인화된 상담원 응대, 동적 데이터 처리와 같은 애플리케이션 시나리오에서 널리 사용됩니다.

기능 목록

동적 지식 그래프 구축동적 데이터 및 지능형 업데이트를 지원하여 새로운 엔티티를 자동으로 평가하고 기존 지도를 업데이트합니다.
시간 인식 쿼리시간을 기준으로 쿼리할 수 있어 복잡한 시간적 관계 분석을 지원합니다.
시맨틱 엣지 생성전체 텍스트 검색을 지원하기 위해 그래프 구성 중에 의미적으로 읽을 수 있는 가장자리를 생성합니다.
여러 데이터 소스 지원비정형 데이터와 정형 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.
통역 역량 강화생성된 지도의 가장자리에는 해석 기능이 향상되어 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다.
개인화된 상담원 응답이전 대화에서 학습한 정보를 기반으로 상담원 응답을 개인화합니다.
Neo4j와 통합편리한 아틀라스 관리를 위해 Neo4j 데이터베이스와의 통합을 지원합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

환경 준비하기::
- Python 환경이 설치되어 있는지 확인합니다.
- Neo4j Desktop을 설치하고 프로젝트를 생성한 후 로컬 DBMS를 추가하고 시작합니다.
Graphiti 라이브러리 설치::
```
pip install graphiti_core
```
Graphiti 초기화::
Python 스크립트에서 Graphiti를 가져와 초기화합니다:
```
from graphiti_core import Graphiti
from graphiti_core.nodes import EpisodeType
```

사용 프로세스

지식 그래프 구축하기::
- Graphiti를 사용하여 동적 데이터의 지식 그래프를 구축하면 지능형 업데이트와 시맨틱 에지 생성을 통해 그래프에 최신 컨텍스트를 반영할 수 있습니다.
- 예를 들어 새 엔터티 및 관계를 추가하는 것입니다:
```
graph = Graphiti()
graph.add_node("Person", name="Kendra")
graph.add_node("Product", name="Adidas shoes")
graph.add_edge("Kendra", "loves", "Adidas shoes")
```
지식 그래프 쿼리하기::
- 임시, 전체 텍스트, 시맨틱, 그래프 알고리즘을 사용하는 쿼리는 복잡한 시간적 관계와 시맨틱 검색을 지원합니다.
- 예를 들어 누군가가 좋아하는 제품에 대해 문의할 수 있습니다:
```
query = "MATCH (p:Person)-[r:loves]->(prod:Product) RETURN p.name, prod.name"
results = graph.query(query)
for result in results:
print(f"{result['p.name']} loves {result['prod.name']}")
```
개인화된 상담원 응답::
- Graphiti를 사용하면 대화에서 관련 사실을 저장하고 불러와 개인화된 답변을 제공할 수 있습니다.
- 예를 들어 대화 정보 저장 및 불러오기 등이 있습니다:
```
graph.add_node("Conversation", context="User mentioned interest in Adidas shoes")
relevant_facts = graph.query("MATCH (c:Conversation) RETURN c.context")
for fact in relevant_facts:
print(fact['c.context'])
```

세부 기능

스마트 지도 업데이트그래프티는 자동으로 새 엔티티를 평가하고 현재 그래프를 기반으로 업데이트하여 그래프를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
시맨틱 및 전체 텍스트 검색그래프 구성 과정에서 의미적으로 판독 가능한 가장자리를 생성하면 사용자는 향상된 해석 기능으로 전체 텍스트 검색 및 쿼리를 수행할 수 있습니다.
시간 인식시간 기반 쿼리를 지원하며 복잡한 시간 관계와 동적 데이터를 처리할 수 있습니다.
여러 데이터 소스 지원비정형 데이터와 정형 데이터를 모두 처리할 수 있는 기능을 통해 사용자는 여러 소스의 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.

적용 시나리오의 예

고객 서비스 로봇::
Graphiti는 사용자의 과거 대화 및 행동 데이터를 저장하여 사용자 문의에 맞춤화된 답변을 제공하는 지능형 고객 서비스 봇을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 제품에 대해 문의하면 봇은 과거 대화를 기반으로 보다 정확하고 개인화된 조언을 제공할 수 있습니다.
재무 분석::
금융 기관은 Graphiti를 사용하여 고객 관계 지도를 구축하여 고객의 투자 선호도와 금융 행동을 이해할 수 있습니다. 시간 인식 쿼리는 시간 경과에 따른 고객의 투자 행동 변화를 분석하여 금융 자문가가 보다 전문적인 투자 조언을 제공할 수 있도록 도와줍니다.
의료 서비스 관리::
의료 기관은 Graphiti를 사용하여 환자의 과거 병력 및 치료 기록을 기록하는 환자 건강 프로필 매핑을 구축할 수 있습니다. 의사는 동적 업데이트와 시간 인식 쿼리를 통해 환자의 건강을 보다 포괄적으로 파악하고 개인화된 의료 솔루션을 제공할 수 있습니다.
이커머스 추천 시스템::
이커머스 플랫폼은 Graphiti를 사용하여 사용자의 검색 및 구매 이력을 기록하는 사용자 관심사 그래프를 구축할 수 있습니다. 시맨틱 쿼리와 시간 인식 분석을 통해 플랫폼은 사용자의 관심사에 더 부합하는 제품을 추천하고 구매 전환율을 높일 수 있습니다.
학술 연구::
연구 기관은 Graphiti를 사용해 학술 리소스 지도를 구축하여 학술 논문과 연구 동향 간의 인용 관계를 기록하고 분석할 수 있습니다. 연구자들은 시맨틱 및 시간 인식 쿼리를 통해 관련 연구 결과와 학술 리소스를 빠르게 찾을 수 있습니다.