raeul0304 님의 블로그

✏️ 개요 ▪️ 전체 데이터 조회call db.schema.visualization() ▪️2019 월드컵 경기에 어떤 팀이 경기를 하는지 조회MATCH path = (t:Tournament {year:2019}) ▪️각 월드컵 별로 몇 개의 팀이 참여를 했는지 조회하기MATCH (t:TOURNAMENT) ▪️처음으로 출전하는 참가자 조회하기MATCH (t:Tournament {year: 2019})(other) WHERE other.year 일반 프로그래밍 언어와 자꾸 혼동이 되는 부분이 바로 [ | ] 이다.'|' 가 쓰이니까 자꾸 'OR'로 해석을 하게 되는데, cypher 구문에서는 or이 아니라 리스트 컴프리헨션 문법이다! 구조[ (a)-[:RELATION]->(b) WHERE | ..

✏️ 개요 컴퓨터 네트워크는 물리적 연결부터 모바일 및 웹 애플리케이션에 이르기까지 모든 계층을 포괄한다.이러한 다양한 네트워크 유형은 사용자들 간의 연결망을 형성하며, 복잡한 구조를 가진다.GraphDB는 이러한 컴퓨터 네트워크를 모델링, 저장, 질의하는데 자연스럽고 직관적인 방법을 제공한다. GraphDB는 다음과 같은 용도로 활용될 수 있다 : - 구성 관리 : 장비, 애플리케이션, 서비스 간의 관계 및 설정 관리- 영향 분석 : 장애나 변경이 다른 구성요소에 어떤 영향을 미치는지 파악- 네트워크 계획 및 설계 : 신규 네트워크 구성, 확장, 최적화 방안 수립- 보안 및 하드닝 : 취약점 분석, 접근 제어 최적화- 침입 탐지 : 비정상적 흐름이나 연결 탐지- 트래픽 분석 : 흐름과 병목 지점 식별-..

✏️ Data Overview🔻 개요POLE 모델은 Neo4j에서 경찰, 수사, 아동 보호와 같은 분야에서 활용할 수 있는 데이터 모델이다.이 모델은 네 가지 핵심 엔터니(객체)와 그들 간의 관계에 초점을 맞춘다. P (Persons) - 피해자, 용의자, 목격자, 숫관, 고용주, 가족 구성원 등O (Objects) - 차량, 증거물, 무기, 문서, 이메일, 전화기L (Locations) - 범죄 현장, 자택, 직장, 공공건물, 랜드마크, 여행지E (Events) - 범죄, 체포, 회의, 전화 통화, 개입, 데이터 전송 🔻 Use CasesPOLE 모델은 원래 경찰 및 보안 목적으로 개발되었으나, 다양한 분야에도 응용될 수 있다.- 경찰 수사- 대테러- 출입국/국경 통제- 아동 보호 및 사회복지- ..

계속 graphRAG, graphDB, 일반 RAG랑 헷갈림... GraphRag란 GraphDB를 기반으로 RAG을 구현하는 것. 단순히 벡터 데이터베이스 기반의 retrieval 방식의 유사도 검색이 아닌, knowledge graph를 구축해 검색 대상들 (엔티티)간의 관계를 파악해 더 세분화된 지식 검색을 하는 것 wikidocs에 제시된 내용을 기반으로 구현 방법을 정리해보고, 포스트 마지막에 실제 구현한 내용을 정리해보고자 한다. ✏️ Part 2. 생성(Generation)을 위한 LLM 모델📌 프롬프트 구성하기 🔻 PromptTemplate기본적인 템플릿 구성으로, Langflow에서처럼 {} 중괄호를 이용해 입력받아야 할 파라미터를 정의내릴 수 있다.from neo4j_graphra..

📌 ICIJ Data : 정치인, 범죄자, 그리고 그들의 자금을 숨기는 불법 산업을 연결하는 데이터 아래는 Neo4j Sandbox에 적혀있는 해당 데이터에 관한 설명이다 : Neo4j에서 작업 중인 ICIJ 오프쇼어 유출(Offshore Leaks) 데이터베이스는 Pandora Papers, Paradise Papers, Panama Papers 및 기타 오프쇼어 유출 조사에 포함된 80만 개 이상의 역외 법인 정보를 담고 있는 자료이다. 이 데이터는 오랜 기간에 걸친 활동을 다루고 있으며, 200개 이상의 국가와 지역에 있는 개인 및 기업들과의 연관성을 보여준다. 이 데이터베이스의 진정한 가치는 조세피난처에 설립된 회사 및 신탁을 둘러싼 비밀을 걷어내고, 그 뒤에 숨겨진 실제 인물을 드러낸다는 점에..

기업에서는 보통 보안상의 문제로 chatgpt, claude 등과 같은 llm을 사용하지 않고 로컬 llm을 설치하여 사용을 한다.나의 경우 Llama3.2를 사용하고 있는 상태이다. 🔻 Llama3.2찾아보니 현재 Llama3.2 모델은 1B, 3B, 11B, 90B 모델을 지원하고 있다고 한다. Llama3.2에 대해 더 살펴보자면...▪️ Llama3.2는 소형 및 중형 사이즈 비전 LLMs(11B, 90B)과 경량 텍스트 전용 모델(1B, 3B)을 포함하며, 이 경량 모델들은 엣지 및 모바일 디바이스에서 작동 가능하다▪️ Llama 3.2의 1B 및 3B 모델은 128K 토큰 길이의 context를 지원하며, 요약, 명령 수행(instruction following), 재작성(rewriting)..

현재 local llm은 서버에 설치가 되어있는 상태고, mcp는 각각의 노트북에서 실행이 가능해야 하기 때문에 로컬에서 작업을 해야한다. 이를 위해 local llm을 api화 하고, 로컬에서 llm을 호출해서 mcp server들을 실행을 해보려고 한다. 📌 Flow- 서버에 llm이 설치 되어있음 → docker에 띄워서 외부에서 사용이 가능하도록 하기- 로컬에서는 mcp server를 설치하고, llm을 호출해서 사용 [서버]🔸 가상환경 생성버전 안 맞아서 설치할 때 충돌나는 것을 방지하기 위해 가상환경을 만들고 시작하고자 한다.우선 원하는 경로로 이동(cd)하고conda 환경이기 때문에 conda 버전으로 만들면,conda create -n 가상환경명 가상환경 활성화 하려면,conda a..

이번 포스트에서는 Claude에 MCP 서버를 설치하여 세가지 기능을 구현하는 내용을 다뤄보고자 한다.▪️ 로컬 파일 정리 + 드라이브 자동화▪️ 유튜브 내용 요약 자동화▪️ hwp 문서 작성 자동화 Let's dig in~~ 📌 로컬 파일 정리 + 드라이브 자동화 이 기능 역시 지난 포스트에 이어 시민개발자 구씨님의 유튜브 영상을 참고하여 구현해보았다 ( MCP로 진짜 비서 된 Claude! 로컬 정리 + 드라이브 자동화 (코드 무료 제공)) 본 영상은 로컬의 파일 시스템이나 구글 드라이브를 사용할 수 있는 MCP 서버를 설치해서 생산성을 높여주는 방법에 대해 다루고 있다.나는 이중 파일 시스템에 관한 부분을 정리해보았다.기본적인 환경 세팅과 관련해서는 이전 포스트를 확인해주길 바란다. 로컬의 f..

크게 화두가 되고 있는 MCP!매번 활용해봐야지 하면서 미루고 미루다가 이번에 제대로 활용해보고자 한다.배경지식이 거의 없는 상태이기 때문에 유튜브 영상 "MCP써야 진짜 Claude다! 500% 활용 튜토리얼 (개념부터 활용까지)"을 통해 MCP 개념과 활용 방법을 먼저 살펴보았다. 🔻 MCP 개념MCP는 Model Context Protocol의 약자로, 컨텍스트를 이해하고 필요한 액션을 취할 수 있도록 도와주는 프로토콜이다. 개발자가 api를 활용하면 다른 서비스들을 쉽게 사용할 수 있는 것처럼, MCP는 AI가 다른 서비스들을 이용하기 쉽게 도와주는 일종의 소통 방식으로 생각하면 된다. 🔻 MCP 구조MCP의 구조는 크게 HOST(AI모델 활용할 서비스), Client, Server,..

📌 전체 데이터 확인하기 sandbox 예제에서는 위에서 두 개의 label만 가지고 설명을 하고 있다 :▪️OSMNode ▫️ 교차점(junction) 노드라고 생각하기 ▫️ 특정 지점들 사이의 경로들을 연결하는 역할을 함▪️PointOfInterest:OSMNode ▫️ 위의 OSMNode 특성을 포함하면서 관심 지점(Point of Interest, POI) - ex. 동상, 식당, 테니스장 등의 종류와 이름 정보를 포함함 Sandbox 예제에서는 오직 ROUTE 관계 타입만 사용해서 설명을 하고 있다.Sandbox의 설명을 모두 따른 후에 다른 관계들을 살펴보도록 하겠다. 🧩 노드 라벨 (Node Labels)라벨명설명OSMOSM 메타 정보 노드 (예: 전체 bbox, ..