지식 그래프와 LLM 결합 실전 정리: 그라운딩, RDF와 LPG 차이, 도입 판단 기준
국내 AI 스터디 모임이 지식 그래프와 LLM을 결합한 시스템의 구조를 정리했다. 자연어 질의와 그라운딩의 순환, 업서트 전 검증, RDF와 LPG의 차이, 세 가지 비용, 그리고 도입을 판단하는 문제 패턴을 다룬다.
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국내 AI 스터디 모임이 지식 그래프와 LLM을 결합한 시스템의 구조를 정리했다. 자연어 질의와 그라운딩의 순환, 업서트 전 검증, RDF와 LPG의 차이, 세 가지 비용, 그리고 도입을 판단하는 문제 패턴을 다룬다.
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서울대 DSBA 연구실의 온톨로지 스터디 실습을 정리했다. SQL과 SPARQL의 차이, 트리플 패턴을 맞추는 문법, 표 데이터를 RDF 트리플로 바꾸는 파이프라인, 외부 식별자를 하나로 잇는 방법까지 따라간다.
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서울대 DSBA 연구실 스터디가 디지털 트윈 건설 논문을 통해 온톨로지와 지식 그래프를 풀이합니다. 계획(PII)과 실제(PSI)를 분리·연결하는 3계층 설계와 AI의 역할을 정리했습니다.
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