지식 그래프와 기업 데이터 통합
지식 그래프는 개별 값까지 정확하게 모델링하고 표현할 수 있는 상호 연결된 데이터 네트워크로, 수조 개의 노드와 관계를 포함할 수 있습니다. 지식 그래프는 이미 수년 전부터 존재해 왔으며, 주요 검색 엔진과 소셜 네트워크 플랫폼은 이를 활용해 웹을 검색, 디스플레이, 광고에 있어 기계가 이해할 수 있도록 만듭니다. 기업에서는 다양한 출처와 형식의 복잡한 데이터를 통합하고 질의할 수 있도록 지원함으로써, 클라우드 데이터 플랫폼만으로는 해결하기 어려운 과제를 지식 그래프가 해결합니다.
지식 그래프는 생성형 AI 애플리케이션에서 LLM(대형 언어 모델)의 정확성과 활용도를 높입니다. 자동차, 항공우주, 헬스케어 및 생명과학, 금융 서비스 등 다양한 산업의 선도 기업들은 지식 그래프를 자사 AI 및 데이터 자동화 전략의 핵심으로 삼고 있습니다.
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AI 패브릭을 활성화하세요
지식 그래프는 관계형 테이블이나 NoSQL 방식 대신 세계적 수준의 그래프 및 시맨틱 기술을 활용하는 포괄적인 AI 패브릭 구축의 핵심 요소입니다. 다양한 형식의 구조화 및 비구조화 데이터를 통합하고, 비즈니스 친화적인 온톨로지와 결합함으로써 셀프서비스 방식의 데이터 소비를 가능하게 하고 AI 모델에 고효율의 맥락 정보를 제공합니다.
Altair® RapidMiner® 데이터 분석 및 AI 플랫폼은 지식 그래프 기반의 데이터 통합 기능을 포함하고 있으며, 클라우드 네이티브 배포 방식, 로우코드/노코드 워크플로우, 그리고 후속 분석, 리포팅, AI 모델링, 시뮬레이션 및 엔지니어링 애플리케이션과의 원활한 통합을 지원합니다.
생성형 AI 애플리케이션의 정확성과 설명 가능성 향상
지식 그래프는 LLM이 가장 관련성 높고 정확한 데이터에만 접근하도록 제한함으로써 환각(hallucination)을 줄이고, 사용자에게 기업 내 방대한 데이터를 활용한 풍부한 응답과 분석을 제공합니다. 또한 조직이 그래프 기반 검색 증강 생성(Graph RAG 또는 GRAG) 기법을 구현할 수 있도록 하여, 지식 그래프의 강점과 생성형 AI 모델을 결합해 LLM의 정밀도를 높일 수 있습니다.
Graph RAG는 지식 그래프로부터 맥락 정보를 활용하여 생성형 AI 애플리케이션의 환각을 줄이고, 설명 가능성을 높이며, 새로운 인사이트 도출, 효율성 향상, 예측 정확도 개선, 질의 응답의 적합성 강화, 의사결정 최적화 등을 가능하게 합니다.
복잡한 데이터 접근을 간소화하세요
지식 그래프는 서로 다른 출처, 구조, 모델 간에 공통된 형식과 접근 계층을 제공하여 복잡한 데이터 환경을 통합합니다. 사용자별 요구에 따라 맞춤형 데이터 뷰, 서비스, 경험을 제공하며, 새로운 데이터 소스가 추가될 때도 쉽게 통합할 수 있습니다. 데이터 사이언스 팀은 일상 업무에 거의 영향을 주지 않으면서 새로운 분석 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포할 수 있습니다.
지식 그래프는 복잡한 데이터 간의 관계를 포착하고 고급 추론 기능을 수행하여 상세한 질의에 대해 적절하고 통찰력 있는 응답을 생성합니다. 다양한 데이터를 통합된 다차원 프레임워크로 결합함으로써 복잡한 현실 세계 및 도메인별 주제에 대한 시스템의 이해도를 높여줍니다.
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유용한 대화형 인터페이스 및 챗봇 구축
지식 그래프는 챗봇을 포함한 대화형 AI 애플리케이션의 데이터 기반을 풍부하게 만들어, 관련 정보에 폭넓게 접근할 수 있도록 지원함으로써 대화의 정확성과 풍부함을 높여줍니다. LLM과 결합하여 자연어 질의에 대한 정확한 응답을 생성하며, 환각(hallucination)을 최소화할 수 있습니다.
지식 그래프는 다양한 출처의 데이터를 통합하고, 그 안의 복잡한 데이터 관계와 계층 구조를 포착할 수 있는 능력을 바탕으로 맥락에 맞는 정밀한 질의 응답을 제공합니다. 지식 그래프 기반 챗봇은 원본 데이터에 직접 존재하지 않는 집계나 분석 결과도 계산하여 제공할 수 있으며, 사용자 입력에 따라 실시간으로 반응하고, 연결된 노드를 넘나드는 멀티홉 질의를 통해 맥락에 맞는 필터링을 적용함으로써 응답의 완성도와 정확도를 높입니다.
무제한 확장성
Altair RapidMiner는 기업이 지식 그래프를 분석 인프라에 도입할 때 겪는 확장성과 구현의 과제를 해결합니다. 이 플랫폼은 수평·수직 확장이 모두 가능한 고성능 대규모 병렬 처리(MPP) 데이터베이스를 갖추고 있어, 방대한 양의 데이터에 대한 매우 복잡한 질의를 대규모로 처리할 수 있습니다.
알테어 기반 인프라에서는 수 초 또는 수 분 내에 실행되는 질의가, MPP 기능이 없는 데이터베이스에서는 수 시간 또는 수 일이 걸리거나 아예 실패할 수도 있습니다. 이를 통해 조직은 훨씬 더 크고 복잡한 지식 그래프를 구축하고, 데이터에 대해 더 깊고 정교한 질문을 수행할 수 있습니다. 또한 외부 데이터 소스를 메모리로 직접 불러오고, 메모리 내에서의 변환 작업도 수행할 수 있습니다.
주요 리소스
Accelerate Patient Safety with Knowledge Graphs
Data engineers, working collaboratively with safety experts, can use the Altair RapidMiner platform to build automated pipelines that integrate all available data into knowledge graphs. Systems like this support complex ad-hoc queries and sophisticated AI and machine learning workflows. Safety experts can use self-service dashboards to identify risk factors, detect and analyze signals, and produce detailed self-service automated reports at speed and scale.
4 Ways Knowledge Graphs Accelerate Data Science For The Enterprise
In today’s business climate, organizations must readily adapt to change and uncertainty. Data-driven automation, in the form of machine learning and artificial intelligence (AI), is necessary for today’s enterprises to both survive and thrive.
Data landscapes are shifting towards AI-infused automation – and organizations can’t afford to fall behind fast-moving competitors. Graph platforms expose and express relationships between data points. In many cases, they enable support for generating supplemental connections through inferences and algorithmically produced data linkages. This whitepaper will look at how semantic graph platforms are uniquely well-suited for data science projects.
Unlocking the Power of Knowledge Graphs: From Niche to Business Essential
Panel discussion presented as part of Altair's Future.Industry 2025 conference.
Moderator: Gemma Ortega Perez, Senior Manager, Solutions Marketing, Data Analytics at Altair
Panelists:
James Lawrence, Senior Semantic Engineer with Semantic Partners
Lance Paine, Semantic Engineer and Data Wrangler with Semantic Partners
Gary Jackson, Director Consulting Expert, Artificial Intelligence & Blockchain at CGI
Sean Martin, Chief Scientist, Graph Technology at Altair
Knowledge graphs are transforming how organizations manage and leverage data, moving from niche technology to a critical tool for innovation. This panel will explore:
- Why knowledge graphs are gaining mainstream adoption.
- Use cases demonstrating their transformative impact.
- How advancements in AI and accessibility accelerate their use.
- Strategies to overcome implementation and scalability challenges.
Join our experts as they share insights, real-world examples, and practical advice to help you unlock the potential of knowledge graphs in your organization.
Altair Graph Studio: Scalable Knowledge Graph Toolset
Altair Graph Studio is a comprehensive data discovery and integration toolset for the enterprise. It enables managers and workers to ask any question across all enterprise data. Unlike other data discovery and integration tools, Graph Studio applies a semantic, graph-based data fabric layer over your data infrastructure, capturing the real-world meaning of all your data sources ‐ structured and unstructured alike. Graph Studio then constructs your data into knowledge graphs at enterprise scale, eliminating data silos and enabling exciting new levels of on-demand business insight.
