45분
실습: Text2Cypher Agent - 자기수정 쿼리 생성
Graph + Vector 하이브리드 검색
실습: Text2Cypher Agent - 자기수정 쿼리 생성
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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
| 단계 | 역할 | 기본 방식 | Agent 방식 |
|---|---|---|---|
| Generate | Cypher 생성 | 스키마 + 질문만 | Few-shot + SemanticSimilarity |
| Validate | 검증 | 없음 | 6점 체크 |
| Correct | 수정 | 없음 | Rule-based + LLM |
| Execute | 실행 | 바로 실행 | 검증 후 실행 |
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성능 비교
| 방식 | 정확도 | 에러 처리 | 비용 |
|---|---|---|---|
| 기본 Text2Cypher | 60-70% | 없음 | 낮음 |
| Agent 파이프라인 | 85-95% | 자기수정 | 중간 |
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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