LLM 기반 엔티티 추출

전통적인 NER 모델(spaCy 등)은 사전 정의된 엔티티 유형만 추출합니다. LLM은 도메인 특화 엔티티도 유연하게 추출할 수 있습니다.

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왜 배우는가?

전통 NER vs LLM NER

측면	전통 NER (spaCy)	LLM NER
엔티티 유형	고정 (PERSON, ORG 등)	유연 (도메인 특화)
정확도	학습 데이터에 의존	제로샷 가능
속도	빠름	느림
비용	무료	API 비용

GraphRAG에서는 LLM NER이 더 적합:

• 도메인 특화 엔티티 (제품명, 기술명 등)
• 관계도 함께 추출 가능
• 프롬프트로 쉽게 커스터마이징

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구현 방법

엔티티 추출 프롬프트 설계

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자주 하는 실수

자주 하는 실수

1. JSON 파싱 실패

2. 과도한 추출

3. 불일치 이름 처리