텍스트에서 지식 그래프 추출하기 - Extracting Knowledge Graphs From Text With GPT4o

서론

이 글은 YouTube 영상 "Extracting Knowledge Graphs From Text With GPT4o"의 내용을 요약한 것입니다. 영상은 텍스트 데이터를 지식 그래프로 변환하는 방법을 소개하며, AI와 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 실습을 다룹니다. 원본 영상은 Python 코딩과 웹 애플리케이션 개발을 통해 지식 그래프를 생성하는 과정을 보여줍니다. (원본 링크: https://www.youtube.com/watch?v=O-T_6KOXML4)

 

지식 그래프의 개념과 용도

지식 그래프는 텍스트나 데이터를 구조화된 형태로 표현하는 것으로, 엔티티(개체)와 그 관계를 노드와 에지로 연결한 네트워크입니다. 이는 복잡한 연결을 시각적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 책, 뉴스 기사, 블로그 포스트나 위키피디아 페이지를 입력으로 하여 숨겨진 연결을 발견할 수 있습니다.

전통적인 데이터베이스나 스프레드시트는 행과 열로 구성되어 복잡한 관계를 다루기 어렵지만, 지식 그래프는 node(entity: 사람, 장소, 개념 등)와 edge(관계: 일한다, 살다, 유형 등)로 구성되어 효율적입니다. 이를 통해 최단 경로 계산, 중심성 측정, 클러스터 탐지 등의 수학적 연산이 가능합니다.

실제 용도로는:

• 검색 엔진 개선 (예: Google의 지식 그래프 - 검색 시 오른쪽 패널에 관련 정보 표시)
• RAG(Retrieval Augmented Generation) 정확도 향상 (복잡한 쿼리에 대한 계층적 클러스터링)
• 사기 탐지 (거래 네트워크 분석)
• 약물 발견 (약물, 질병, 유전자 간 관계 분석)
• 학습 및 연구 (파이썬 개념 지도처럼 교재를 인터랙티브하게 변환)

과거에는 수작업이나 규칙 기반 방법으로 지식 그래프를 구축했으나, 이는 비효율적이었고 영어에 한정되었습니다. 이제 LLM(예: GPT-4o)이 다국어 처리와 맥락 이해를 통해 자동화된 추출을 가능하게 합니다.

실습: Python으로 지식 그래프 생성

영상에서는 LangChain의 LLMGraphTransformer를 사용해 텍스트를 지식 그래프로 변환합니다. OpenAI의 GPT-4o나 오픈소스 모델을 활용하며, 구조화된 출력(Structured Output)을 지원합니다.

주요 단계:

1. 환경 설정: Python 3.12, LangChain, LangChain-OpenAI, Pyvis 설치. OpenAI API 키 필요.
2. 텍스트 입력: 위키피디아의 알버트 아인슈타인 서두를 예시로 사용.
3. 변환 과정:
   • LLMGraphTransformer로 엔티티와 관계 추출.
   • 허용된 노드 유형(예: Person, Organization)과 관계(예: WORKS_AT)를 지정하여 필터링.
4. 시각화: Pyvis로 HTML 파일 생성, 노드 색상으로 유형 구분.

예시: Game of Thrones 위키피디아 텍스트를 Neo4j LLM Graph Builder로 분석하면, 중심 엔티티(Game of Thrones)와 관련 에피소드 수, 책 시리즈 등이 그래프로 나타납니다.

위 이미지는 텍스트에서 추출된 지식 그래프의 예시입니다. (출처: Medium)

웹 애플리케이션 개발

Streamlit을 사용해 웹 앱을 만듭니다. 사용자가 텍스트나 TXT 파일을 입력하면 지식 그래프를 생성하고 인터랙티브하게 표시합니다. 코드와 함수는 GitHub에서 제공됩니다.

이 이미지는 역사 텍스트에서 추출된 지식 그래프 예시입니다. (출처: Medium)

지식 그래프는 복잡한 정보를 구조화하는 강력한 도구로 이 영상을 통해 LLM을 활용한 자동화 방법을 알 수 있었습니다.

English Summary

This video explains how to extract knowledge graphs from unstructured text using AI models like GPT-4o. It covers the basics of knowledge graphs, their applications (e.g., search engines, fraud detection, RAG), and a Python tutorial with LangChain for entity-relationship extraction. Finally, it demonstrates building an interactive web app with Streamlit for graph visualization.

이 이미지는 간단한 텍스트 기반 지식 그래프 예시입니다. (출처: Medium)