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실습: Text2Cypher Agent - 자기수정 쿼리 생성

Graph + Vector 하이브리드 검색

학습 목표

4단계 Agent: Generate → Validate → Correct → Execute SemanticSimilarity Few-shot으로 관련 예시 자동 선택 6점 검증: 구문, 라벨, 관계, 속성, 방향, 집계

Text2Cypher Agent: 자기수정 쿼리 생성

Hook: 기본 Text2Cypher의 한계

기본 Text2Cypher (질문 → LLM → Cypher)의 정확도는 **60-70%**에 불과합니다.

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4단계 Agent 파이프라인으로 정확도를 **85-95%**로 끌어올립니다.


왜 배우는가?

4단계 파이프라인

단계역할기본 방식Agent 방식
GenerateCypher 생성스키마 + 질문만Few-shot + SemanticSimilarity
Validate검증없음6점 체크
Correct수정없음Rule-based + LLM
Execute실행바로 실행검증 후 실행
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성능 비교

방식정확도에러 처리비용
기본 Text2Cypher60-70%없음낮음
Agent 파이프라인85-95%자기수정중간

구현 방법

Text2Cypher Agent 구현

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스키마 튜닝으로 정확도 향상

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자주 하는 실수

자주 하는 실수

1. 무한 재시도

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2. Few-shot 예시 미갱신

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3. 스키마 과다 노출

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