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.
중국 연구진이 실제 데이터 기반의 복잡한 시각화를 테스트하는 새로운 벤치마크 'RealChart2Code'를 발표했습니다. 기존 단순한 차트에서 뛰어난 성능을 보이던 최고 수준의 상용 AI 모델들조차 복잡한 시각화 작업에서는 성능이 절반 가까이 급락하는 '복잡성 갭(Complexity gap)' 현상이 확인되었습니다. 이는 복잡한 실무 환경에서 현재 AI 모델의 시각적 데이터 처리 및 코드 생성 능력이 아직 큰 한계를 보이고 있음을 시사합니다.
뉴욕의 약 800대의 실제 지하철 열차 위치 데이터를 실시간으로 반영하여 끊임없이 변화하는 제즈 음악을 생성하는 인터랙티브 사운드 아트 프로젝트입니다. 사용자의 위치 정보를 공유하면 가장 가까운 열차의 소리가 커지며, 현재 연주되는 음악은 과거에도 미래에도 다시 재생되지 않는 독창적인 예술 작품으로 평가받습니다.
구글 제미나이(Gemini)가 복잡한 질문과 데이터를 대화창 내에서 즉각적으로 조작하고 탐색할 수 있는 인터랙티브 시각화로 변환하는 기능을 선보였습니다. 사용자는 변수를 수정하고 3D 모델을 회전하는 등 실시간으로 데이터를 분석할 수 있어 작업 효율성이 크게 높아질 것으로 기대됩니다. 이는 지난 3월 유사한 기능을 도입한 경쟁사 앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)에 대한 구글의 맞불로 풀이됩니다.