graphdb (2) 썸네일형 리스트형 그래프에서 벡터로: 위키데이터가 만드는 신뢰할 수 있는 AI의 미래 위키데이터가 벡터 데이터베이스를 도입한 이유는?검색 결과에 뜨는 '지식 카드', 알고리즘이 추천하는 콘텐츠, AI가 제공하는 정보… 이 모든 것의 바탕에는 데이터의 '연결'이 있습니다. 그런데 이 연결이 단순한 텍스트나 키워드 기반이라면, 과연 얼마나 정확할까요?위키미디어 재단은 이런 고민에 대한 해답으로 ‘벡터 데이터베이스’를 꺼내 들었습니다. 기존 지식 그래프와 그래프 데이터베이스 위에 벡터 기술을 결합하면서, 더 정밀하고 신뢰할 수 있는 AI 검색 환경을 만들고자 하는 것이죠. 이 블로그에서는 위키데이터가 벡터 데이터베이스를 어떻게 도입했는지, 그 배경과 기술적 구조, 기대 효과까지 상세히 소개합니다.1. 지식 그래프와 그래프 데이터베이스: 위키데이터의 기반위키데이터란?위키데이터는 위키미디어 재단이.. [Graph DB] 그래프 데이터베이스란 무엇인가? Graph DB(그래프 데이터베이스)는 데이터 구조가 그래프 형태로 표현되는 데이터베이스입니다. 여기서 그래프는 정점(노드)와 간선(엣지)으로 구성되어 있으며, 정점은 개체(Entity)를, 간선은 개체들 간의 관계(Relationship)를 나타냅니다. 이러한 데이터 모델링 방식은 특히 복잡한 관계를 효과적으로 표현하고 관리할 수 있어 다양한 분야에서 사용됩니다.사용 사례소셜 네트워크 분석:사용자의 친구 관계, 팔로우/팔로워 관계, 좋아요 등의 상호작용을 그래프 구조로 모델링하여 사용자 간의 연결 및 영향력을 분석할 수 있습니다.예: Facebook, LinkedIn추천 시스템:사용자와 아이템 간의 상호작용을 그래프 형태로 표현하여, 사용자 취향에 맞는 아이템을 추천하는 알고리즘에 활용됩니다.예: Am.. 이전 1 다음
