Term (용어)aiverifiedFri Apr 24

Knowledge Graph (지식 그래프)

별칭: 지식 그래프 · Knowledge Graph · KG · Semantic Network

#기술용어#KnowledgeGraph#Neo4j#RDF#SPARQL#GraphRAG#Wikidata

정의

개념(노드, Node)들과 그 관계(엣지, Edge)를 그래프 구조로 표현한 지식 표현 시스템. 단순 텍스트나 표가 아닌 **관계의 망(Network)**으로 지식을 저장하여, 추론·검색·시각화가 모두 가능.

[노드 A] --(관계)--> [노드 B]
[아브라함] --(부자)--> [이삭]
[유월절] --(예표)--> [십자가]
[창세기 1:1] --(평행)--> [요한복음 1:1]

각 항목은 **(주어, 술어, 목적어) 트리플(Triple)**로 표현. 이 트리플들이 모여 거대한 망을 이룬다.

RDF (Resource Description Framework) — W3C 표준. <subject, predicate, object> 3원소
Property Graph — 노드·엣지에 속성(Property) 부여 (Neo4j 방식)
OWL (Web Ontology Language) — 풍부한 의미론·추론 가능
JSON-LD — JSON 기반, 웹 친화

SPARQL (RDF용) — "아브라함의 모든 후손을 찾아줘"
Cypher (Neo4j) — MATCH (a:Person {name:'Abraham'})-[:DESCENDANT*]->(d) RETURN d

본 프로젝트의 가장 중요한 기술적 결정: 별도의 거대 KG 인프라(Neo4j·벡터 DB) 구축 ❌ / LLMWiki 자체가 지식 그래프 ✅ (synthesis/ai-seonyong-ch7-llmwiki-knowledge-graph).

일반 KG	LLMWiki
노드 = 그래프 DB의 객체	노드 = `wiki/{type}/*.md` Wiki Card
엣지 = (subject, predicate, object)	엣지 = `[type/slug](/type/slug/)` wikilink
인덱스 = 그래프 인덱스	인덱스 = `wiki/index.md`
시각화 = Neo4j Browser, Gephi	시각화 = Obsidian Graph View + `graph/index.json` (D3.js)
쿼리 = Cypher / SPARQL	쿼리 = LLM이 wiki 읽고 답변
임베딩 = 별도 벡터 DB	임베딩 = 옵션 (~100 source까지 불필요)

4층 신학적 레이어가 LLMWiki 안에서 자연스럽게 구현 — 별도 인프라 없이 마크다운 + git만으로 작동, 인프라 비용 0.

본문 — 기술 상세

기본 구조

[노드 A] --(관계)--> [노드 B] [아브라함] --(부자)--> [이삭] [유월절] --(예표)--> [십자가] [창세기 1:1] --(평행)--> [요한복음 1:1]

각 항목은 **(주어, 술어, 목적어) 트리플(Triple)**로 표현. 이 트리플들이 모여 거대한 망을 이룬다.

표현 방식

RDF (Resource Description Framework) — W3C 표준. <subject, predicate, object> 3원소

Property Graph — 노드·엣지에 속성(Property) 부여 (Neo4j 방식)

OWL (Web Ontology Language) — 풍부한 의미론·추론 가능

JSON-LD — JSON 기반, 웹 친화

주요 도구·플랫폼

Neo4j — 가장 널리 쓰이는 그래프 DB. Cypher 쿼리 언어

Wikidata — 위키미디어의 공개 KG. 1억+ 항목

Google Knowledge Graph — 검색 결과 우측 패널

Amazon Neptune, ArangoDB, TigerGraph — 상용

GraphRAG (Microsoft, 2024) — KG + LLM 결합

쿼리 언어

SPARQL (RDF용) — "아브라함의 모든 후손을 찾아줘"

Cypher (Neo4j) — MATCH (a:Person {name:'Abraham'})-[:DESCENDANT*]->(d) RETURN d

장점 vs 단점

사역 적용 — ★ LLMWiki = 지식 그래프

일반 KG	LLMWiki
노드 = 그래프 DB의 객체	노드 = `wiki/{type}/*.md` Wiki Card
엣지 = (subject, predicate, object)	엣지 = `[type/slug](/type/slug/)` wikilink
인덱스 = 그래프 인덱스	인덱스 = `wiki/index.md`
시각화 = Neo4j Browser, Gephi	시각화 = Obsidian Graph View + `graph/index.json` (D3.js)
쿼리 = Cypher / SPARQL	쿼리 = LLM이 wiki 읽고 답변
임베딩 = 별도 벡터 DB	임베딩 = 옵션 (~100 source까지 불필요)

4층 신학적 레이어가 LLMWiki 안에서 자연스럽게 구현 — 별도 인프라 없이 마크다운 + git만으로 작동, 인프라 비용 0.