파이썬과 Neo4j로 엮어내는 데이터의 마법, 지식 그래프 100% 활용법

Neo4j: Cypher, GDS, GraphQL, LLM, Knowledge Graphs for RAG

강사

니틴 구잘

강의

57강

시간

2h 34m

수강기간

6개월

레벨

초급

정가

40,000원

총 결제 금액

40,000원

적립 예정

1,200P

강의 소개

강사

커리큘럼

수강 후기

데이터 속 숨은 맥락을 찾으세요. Neo4j 기초부터 파이썬 지식 그래프 구축, LLM과 그래프RAG 연동까지 마스터하세요. 비정형 데이터에 연결의 힘을 더해 인사이트를 도출해 보세요

Neo4j

GraphDB

파이썬

LLM

GraphRAG

데이터의 관계가 만드는 미래,
Neo4j와 생성형 AI의 만남

SQL의 한계를 넘어 지식 그래프(Knowledge Graph)를 구축하고,
최신 트렌드인 GraphRAG를 통해 LLM의 환각 현상을 해결하는 실무형 마스터 클래스입니다.

강의 수강신청하기

중앙에 빛나는 뇌 구조 형상의 네트워크 그래프 시각화 — [VISUAL CONCEPT] 중앙에 빛나는 뇌 구조 형상의 네트워크 그래프, AI 로봇 팔이 노드를 연결하는 사이버네틱한 데이터 흐름 표현

왜 이 강의가 필요할까요?

Error: 복잡한 JOIN 연산으로 인해 쿼리가 느려지고 유지보수가 힘드신가요?

Warning: 단순 키워드 검색이나 벡터 검색만으로는 AI의 문맥 이해도가 떨어져 고민이신가요?

Alert: 방대한 비정형 텍스트 데이터에서 유의미한 관계를 추출하고 구조화하는 데 어려움을 겪고 계신가요?

Missing: 데이터 간의 복잡한 연결 고리를 시각적으로 파악하고 분석할 도구가 필요하신가요?

Question: 최신 AI 트렌드인 지식 그래프(Knowledge Graph)와 RAG를 어떻게 결합해야 할지 막막하신가요?

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강의 핵심 포인트

Neo4j & Cypher 완벽 정복

업계 1위 그래프 DB인 Neo4j의 아키텍처부터 SQL보다 직관적인 Cypher 쿼리 언어까지 기초를 탄탄히 다집니다.

Graph Data Science(GDS) 분석

중심성 파악, 커뮤니티 감지, 최단 경로 탐색 등 GDS 라이브러리를 활용해 데이터 속 숨겨진 인사이트를 도출합니다.

파이썬 & 실무 통합 파이프라인

파이썬 드라이버, GraphQL API, CSV/JSON 데이터 로딩 등 현업에서 즉시 사용 가능한 개발 및 통합 기술을 습득합니다.

Generative AI와 GraphRAG

비정형 텍스트를 지식 그래프로 변환하고, LLM과 결합하여 AI의 답변 정확도를 획기적으로 높이는 GraphRAG를 구현합니다.

이 강의만의 특별함

POINT 01

관계형 DB의 한계를 넘는
'연결'의 힘

테이블과 조인(Join)에 갇혀있던 사고방식을 깨뜨립니다. 데이터 간의 관계를 1급 시민으로 다루는 Neo4j를 통해 복잡한 다대다 관계도 직관적이고 고성능으로 처리하는 패러다임의 전환을 경험하세요.

POINT 02

단순 저장을 넘어선
'그래프 데이터 사이언스'

데이터를 저장하고 조회하는 것에 그치지 않습니다. GDS(Graph Data Science) 라이브러리를 활용해 네트워크 내의 영향력 있는 허브를 찾고, 숨겨진 커뮤니티를 발견하는 데이터 분석가의 역량을 키워드립니다.

POINT 03

AI의 미래,
'GraphRAG' 실전 구현

현재 AI 업계의 가장 큰 화두인 '할루시네이션(환각)' 문제를 해결할 열쇠는 지식 그래프입니다. 벡터 DB의 한계를 보완하고 LLM에게 정확한 맥락을 제공하는 GraphRAG 기술을 선점하세요.

무엇을 만들게 되나요?

범죄 수사 네트워크 분석

용의자, 사건, 증거 간의 복잡한 관계망을 시각화하고 최단 경로 알고리즘을 통해 숨겨진 배후와 연결 고리를 추적하는 포렌식 프로젝트입니다.

항공 경로 최적화 시스템

공항과 항로 데이터를 노드와 엣지로 모델링하여 비용과 시간을 최소화하는 최적의 경로를 산출하는 물류/운송 최적화 시뮬레이션입니다.

LLM 기반 지식 그래프 구축 & GraphRAG

뉴스 기사나 논문 등 줄글로 된 텍스트를 LLM을 이용해 자동 엔티티 추출 후 Neo4j에 저장하고, 이를 다시 질문 답변 시스템에 연동하는 최신 AI 프로젝트입니다.

커리큘럼 상세

01

Neo4j 시작하기: 환경 구축부터 클라우드까지

Neo4j의 핵심 개념(노드, 관계)을 이해하고 Desktop, Sandbox, AuraDB 등 다양한 환경에서의 설치 및 설정을 실습합니다.

Neo4j Desktop AuraDB Environment

02

데이터와의 대화: Cypher 쿼리 마스터

그래프 데이터 생성을 위한 CREATE부터 복잡한 패턴 매칭을 위한 MATCH, 그리고 데이터 병합 및 CRUD 작업을 위한 Cypher 문법을 완벽하게 익힙니다.

Cypher CRUD Pattern Matching

03

데이터 사이언스: 그래프 알고리즘과 분석(GDS)

PageRank, Louvain 등 GDS 라이브러리의 핵심 알고리즘을 활용하여 데이터의 중요도, 커뮤니티, 유사도를 분석하는 고급 기법을 배웁니다.

GDS PageRank Algorithm

04

실전 프로젝트: 범죄 수사부터 영화 추천까지

이론을 넘어 실제 데이터를 활용해 범죄 네트워크 분석, 항공 경로 최적화, 영화 데이터 기반 추천 시스템을 직접 구현해봅니다.

Case Study Recommendation Pathfinding

05

개발자 도구: 파이썬 및 외부 연동

파이썬 Driver를 이용한 애플리케이션 연동, GraphQL API 활용, 그리고 대용량 CSV/JSON 데이터를 효율적으로 로딩하는 방법을 학습합니다.

파이썬 GraphQL Data Loading

06

성능 최적화 및 운영 전략

대규모 데이터 처리를 위한 인덱싱 전략, 쿼리 프로파일링을 통한 튜닝, 메모리 관리 등 실무 운영에 필수적인 최적화 기술을 다룹니다.

Optimization Indexing Profiling

07

Next Level: 생성형 AI와 GraphRAG

LLM을 활용해 비정형 데이터에서 지식 그래프를 자동 구축하고, 이를 RAG 파이프라인에 통합하여 AI 서비스의 품질을 높이는 최신 기술을 구현합니다.

GenAI LLM GraphRAG

자주 묻는 질문

Q. SQL이나 데이터베이스에 대한 선수 지식이 필요한가요?

A. 기본적인 데이터베이스 개념이 있다면 도움이 되지만, 필수 사항은 아닙니다. Neo4j는 직관적인 그래프 모델을 사용하므로, 관계형 데이터베이스(RDBMS) 경험이 없더라도 기초부터 차근차근 따라오실 수 있습니다.

Q. 파이썬을 전혀 몰라도 수강할 수 있나요?

A. 강의의 전반부는 Cypher 쿼리 위주로 진행되지만, 후반부의 데이터 로딩, 시각화, 그리고 특히 AI/LLM 연동 파트에서는 파이썬을 사용합니다. 기본적인 파이썬 문법(변수, 함수, 라이브러리 사용 등)을 알고 계신다면 학습 효과가 훨씬 높습니다.

Q. Neo4j 라이선스 비용이 들지 않나요?

A. 강의에서는 무료로 사용할 수 있는 Neo4j Desktop 버전과 클라우드 무료 티어인 Neo4j Aura Free, 그리고 Sandbox 환경을 주로 사용합니다. 별도의 소프트웨어 구매 비용 없이 실습이 가능합니다.

Q. GraphRAG가 무엇이며 왜 중요한가요?

A. GraphRAG는 기존의 검색 증강 생성(RAG)에 지식 그래프를 결합한 기술입니다. 단순한 텍스트 유사도 검색을 넘어 데이터 간의 연결 구조를 파악하여 AI에게 제공함으로써, 훨씬 더 정확하고 깊이 있는 답변을 생성할 수 있게 해주는 최신 AI 트렌드입니다.

데이터의 미래를 연결할 준비가 되셨나요?

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니틴 구잘

클라우드, 데이터베이스, 머신러닝, 프로그래밍을 전문가. 20년 이상의 IT 전문성을 가지고 있습니다. 20개의 산업 인증을 보유한 그는 영향력 있는 솔루션을 제공한 입증된 실적을 가지고 있습니다. Cramlays의 일원으로서 그는 월마트, 아마존과 같은 선도적인 회사의 전문가들을 포함하여 전 세계 전문가들을 교육하기 위해 깊은 기술 지식을 활용합니다.

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