Google Cloud Vertex AI에서 생성 모델 AI 기능으로 지식 그래프 강화하기

Google Cloud Vertex AI에서 생성 모델 AI 기능으로 지식 그래프 강화하기

다음은 본문의 개요(테이블 목록)입니다:

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6. 제목6
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7. 제목7
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9. 제목9
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10. 제목10
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[제목1]

안녕하세요! 저는 Pam이라고 합니다. 먼저 소개부터 하겠습니다. 저는 기계학습과 인공지능 분야에서 경험 많은 전문가입니다. 기계학습 분야에서 박사 학위를 가지고 있으며 10년 이상의 산업 경험을 갖고 있습니다. 최근에는 기업용 솔루션에 생성 모델 인공지능을 활용한 엔터프라이즈 솔루션을 개발하고 있습니다. 제 발표 내용은 Google Cloud의 Vertex AI에서 생성 모델 인공지능의 지식 그래프를 개선하는 방법에 대한 것입니다.

[제목2]

지식 그래프는 무엇인가요?

지식 그래프는 일상 데이터의 다른 표현 방식입니다. 우리는 데이터를 테이블 형태로 저장해왔지만, 그래프는 그와는 다른 방식입니다. 그래프는 말 그대로 연결된 그래프로, 레오네르 오일러에 의해 3세기 전에 개발되었습니다. 그래프는 타블로 데이터나 관계형 데이터를 다른 형태로 표현하는 것이라고 할 수 있습니다. 그런데 그래프와 관계형 데이터베이스 사이에는 약간의 혼동이 있을 수 있습니다. 실제로 그래프는 관계형 데이터베이스를 나타냅니다. 관계형 데이터베이스에서 각 테이블은 그래프에서의 노드에 해당하며, 관계는 그래프의 간선으로 표현됩니다. 그래프는 테이블과 관계형 데이터베이스의 다른 표현 방식이라고 볼 수 있습니다.

이제 간단한 예시로 그래프를 이해하도록 하겠습니다. 이 예시는 도시의 메트로 맵을 나타냅니다. 이 데이터를 관계형 데이터베이스의 테이블로 표현한다면 많은 테이블이 필요하고 스키마가 복잡해질 것입니다. 하지만 그래프 데이터베이스로 표현할 경우, 각 역을 노드로 표현하고, 그와 그와의 관계를 연결하여 그래프 데이터베이스로 표현할 수 있습니다. 이처럼 그래프는 데이터의 복잡한 구조를 보다 직관적이고 유연하게 표현할 수 있습니다.

이는 지식 그래프의 개요에 대한 내용입니다. 이어지는 섹션에서는 생성 모델 인공지능과의 관련성을 다루겠습니다.

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