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5개의 포스트
옛 사실은 정말 닫히나 — Graphiti에 한국어 상담 로그 240건을 넣어 직접 재 봤다
지난 글에서 코드를 읽고 짚은 Graphiti의 약점을 도커 위에서 직접 재 봤습니다. 가상의 고객 10명이 1년 동안 남긴 한국어 상담 240마디를 넣고, 7일 간격으로 '그래프는 이 사실을 참이라고 보는가'를 정답과 대조했습니다. 결과는 한 문장으로 요약됩니다. 시간 그래프의 품질은 추출 모델이 아니라 모순을 판정하는 '작은 모델'이 정합니다. 기본값(gpt-4.1-nano)으로 두면 클라이밍을 시작했다는 한 마디가 집·직장·약 기록을 한꺼번에 닫았고, 판정만 gpt-4.1-mini로 바꾸자 잘못 닫힌 사실이 0건이 됐습니다. 그래도 이사·이직의 40%는 끝까지 닫히지 않았고, 이를 고치려는 PR #1729는 반대로 변경 반영률을 20%까지 떨어뜨렸습니다. 한국어 키워드 검색은 기본 분석기에서 질문 80개 중 43개가 빈 결과였고, cjk 분석기로 바꾸자 적중률이 23.7%에서 58.8%로 올랐습니다. 실행 8번, 에피소드 1,920건, 인터랙티브 5개.
메모리 위의 두 그래프 DB — FalkorDB의 진화와 Memgraph의 근황, 그리고 언제 무엇을 쓸 것인가
4월에 RedisGraph의 종말과 FalkorDB의 부상을 다룬 뒤 반년, 두 인메모리 그래프 DB에 큰 변화가 있었습니다. FalkorDB는 9월 29일 엔진을 Rust로 다시 쓴 6.0을 내놨고(4.x에서 올라가는 경로는 아직 없음), 7월에는 Bolt 프로토콜을 뺐습니다. Memgraph는 3.8의 'Atomic GraphRAG'부터 3.13까지 기능을 쌓는 동안 자동 장애 조치·멀티테넌시·동적 알고리즘을 엔터프라이즈 전용으로 묶었습니다. 주변도 바뀌었습니다. PostgreSQL 19는 그래프 질의(SQL/PGQ)를 넣었다 뺐고, Kuzu는 멈췄으며, 에이전트 메모리 회사들은 범용 그래프 DB를 떠나 자기 엔진을 만들기 시작했습니다. 이 글은 2026년 10월 3일 기준으로 두 제품의 설계 차이(행렬 대 포인터), 10년 연표, 라이선스가 허락하는 쓰임새, 메모리 비용, 벤치마크를 읽는 법을 정리하고, 다섯 가지 질문으로 어느 쪽을 고를지 답합니다. 위젯 5개.
뉴럴 그래프 데이터베이스: AI가 '관계'를 이해하는 시대의 데이터 관리 혁명
Freebase 인물의 94%는 출생지 정보가 없고, Wikidata 건물의 99.6%는 높이가 기록되지 않았다. 현실의 데이터는 불완전하다. 뉴럴 그래프 데이터베이스(NGDB)는 이 빈 곳을 AI로 채우겠다는 도전이다. HKUST 연구진의 NGDBench 논문을 중심으로, 그래프 데이터 관리의 과거·현재·미래를 특집으로 다룬다.
그래프 데이터베이스의 모든 것: RedisGraph의 종말에서 FalkorDB의 부상까지
관계형 DB의 한계를 넘어선 그래프 데이터베이스의 역사부터 핵심 개념, RedisGraph EOL과 FalkorDB 마이그레이션, 그리고 2026년 AI 시대의 GraphRAG까지. 풍부한 사례와 인터랙티브 시각화로 그래프 DB의 세계를 탐험합니다.
LangChain 완전 가이드: AI 앱의 레고 블록부터 GraphRAG 구축까지
LLM 애플리케이션 개발의 사실상 표준이 된 LangChain — 800줄짜리 사이드 프로젝트에서 유니콘 기업까지의 여정과 핵심 개념을 정리하고, LangChain으로 GraphRAG를 구축하는 실전 패턴을 단계별로 풀어본다.