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MarkTechPost • 10일 전
kg-gen으로 텍스트에서 지식 그래프 만들기
IMP 6/10
핵심 요약
이 튜토리얼은 kg-gen 라이브러리를 활용하여 일반 텍스트, 대화, 그리고 다중 출발 문서로부터 지식 그래프를 생성하는 전체 파이프라인 구축 방법을 다룹니다. LiteLLM을 통한 LLM 연동부터 엔티티 및 관계 추출, 긴 텍스트의 청킹(Chunking)과 클러스터링 처리 방법까지 실무에 즉시 적용할 수 있는 내용을 제공합니다. 또한 NetworkX를 활용한 데이터 분석과 대화형 시각화(Interactive Visualizations)까지 아우르는 점이 핵심입니다.
번역된 본문
본 튜토리얼에서는 kg-gen을 사용하여 일반 텍스트, 대화 내용 및 여러 소스 문서로부터 지식 그래프(Knowledge Graph)를 생성하는 방법을 다룹니다.
우선 필요한 종속성(Dependencies)을 설정하고 LiteLLM을 통해 LLM(대형 언어 모델)을 구성한 뒤, 간단한 텍스트에서 개체(Entities), 서술어(Predicates) 및 관계(Relationships)를 추출하는 작업부터 시작합니다. 이어지는 과정에서는 청킹(Chunking)과 클러스터링(Clustering) 기법을 활용하여 더 긴 문단의 텍스트를 처리하는 방법을 살펴봅니다. [...]
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원문 보기 (영어)
In this tutorial, we will generate knowledge graphs from plain text, conversations, and multiple source documents using kg-gen. We start by setting up the required dependencies and configuring an LLM through LiteLLM, then we extract entities, predicates, and relationships from simple text. As we move forward, we work with longer passages using chunking and clustering, […]
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