그래프 엔지니어링: AI의 지식과 실행을 연결하는 설계

AI 시스템의 그래프 엔지니어링을 지식 그래프와 실행 그래프라는 두 관점으로 설명합니다. 노드·관계·속성부터 전체 아키텍처, 조건 분기와 루프, GraphRAG의 지역·전역 검색, 근거와 상태, 평가·운영까지 풀어봅니다. 소스 코드나 설치 절차를 설명하는 영상이 아닙니다. 가상의 사내 문의 사례를 사용한 설명용 도식이며 실제 제품 시연이나 성능 측정 영상이 아닙니다. GraphRAG의 구현 사례는 Microsoft GraphRAG를 참고했으며 모든 구현이 같은 방식을 사용하는 것은 아닙니다. 참고 자료 (2026-10-19 확인) LangChain — 3 Years of Graph Engineering with LangGraph https://www.langchain.com/blog/3-year... LangGraph — Graph API overview https://docs.langchain.com/oss/python... Neo4j — Graph database concepts https://neo4j.com/docs/getting-starte... Microsoft GraphRAG — Indexing overview https://microsoft.github.io/graphrag/... Microsoft GraphRAG — Introduction https://microsoft.github.io/graphrag/ Microsoft GraphRAG — Local search https://microsoft.github.io/graphrag/... Microsoft GraphRAG — Global search https://microsoft.github.io/graphrag/... W3C — PROV Overview https://www.w3.org/TR/prov-overview/ #그래프엔지니어링 #지식그래프 #GraphRAG #AI에이전트 #LangGraph 챕터 00:00 AI가 관계와 순서를 알게 하려면? 00:36 지식의 연결과 실행의 연결 01:11 노드·관계·속성: 점과 선에 의미 담기 01:46 아는 내용과 일하는 흐름을 연결하기 02:22 노드는 일하고, 연결은 다음 단계를 정한다 02:59 자료가 부족하면 바로 답하지 않기 03:37 루프는 되돌아오는 경로가 있는 그래프 04:12 현재 상태와 멈출 조건도 설계하기 04:52 어떤 대상과 관계를 담을지 정하기 05:31 원문에서 관계와 요약을 만드는 과정 06:09 같은 이름이라고 같은 대상일까? 06:47 그 관계를 무엇으로 확인했는가? 07:26 비슷한 문장을 찾는 것에서 관계 활용까지 08:00 특정 대상 주변을 살펴보는 질문 08:38 전체 자료의 공통 주제를 묻는 질문 09:17 담당자를 찾고 근거를 확인해 답하기 09:58 연결된 정보가 곧 진실은 아니다 10:34 답변뿐 아니라 검색과 경로도 확인하기 11:15 업데이트와 접근 권한까지 이어서 보기 11:51 관계의 가치와 운영 비용을 비교하기 12:30 무엇을 연결하고, 무엇으로 확인할까?