‼️💡 심플함이 답이다! 지식 그래프와 대형 언어 모델(LLM)의 역할 in RAG 🤖📚

‼️💡 심플함이 답이다! 지식 그래프와 대형 언어 모델(LLM)의 역할 in RAG 🤖📚

🔥 특히 법률 분야에서 주목해야 할 논문! 👏👏

🚀 SubgraphRAG 소개 – **지식 그래프(KG)와 대형 언어 모델(LLM)**을 결합하여 추론 능력을 향상하고 할루시네이션(환각) 문제를 줄이는 강력한 프레임워크.

🔍 핵심 연구 질문:
어떻게 하면 지식 그래프(KG)를 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크에 통합하여 LLM의 추론 능력과 신뢰성을 향상시킬 수 있을까?

💡 SubgraphRAG 핵심 개념:
🔹 관련 서브그래프를 검색하여 LLM에 구조화된 지식을 제공 🧠
🔹 추론 정확도 향상 & AI 할루시네이션 감소 🎯
🔹 기호 기반 AI(Symoblic AI)와 딥러닝을 연결하여 신뢰할 수 있는 AI 구현 ⚖️

🔑 왜 중요한가?
✅ AI 기반 의사결정의 신뢰성 향상 📊
✅ 법률 AI 응용 분야에서 활용 가능 ⚖️
✅ 설명 가능한 AI(XAI) 구축의 중요한 한 걸음 🌟

💡 AI의 미래는 구조화된 지식과 투명성에 달려 있다!

#인공지능 #지식그래프 #LLM #RAG #XAI #법률AI #AI혁신 #신뢰할수있는AI #머신러닝 🚀

1741328344156.pdf

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