지식 그래프(knowledge graph)는 정보를 구조화하여 표현한 형태로, 엔터티(노드)와 그들 사이의 관계(엣지)를 연결한 그래프입니다.
데이터를 논리적이고 연결된 형태로 구성하여 머신이 효율적으로 이해하고 검색하며 추론할 수 있게 해줍니다.
AI에서 맥락적 추론과 의미 이해를 위한 중요한 도구로 사용됩니다.

주요 특징:

• 엔터티-관계 모델
사람, 장소, 사물 등 실제 엔터티와 그들 간의 관계(소속, 위치 등)를 그래프로 구성합니다.

• 의미적 맥락
각 엔터티와 관계의 의미를 표현해 정확한 검색과 추론이 가능합니다.

• 상호 운용성
다양한 데이터 소스를 통합하여 일관된 지식 베이스를 구축할 수 있습니다.

• 동적 업데이트
새로운 정보를 실시간으로 반영하여 최신성과 정확성을 유지합니다.

활용 사례: 

• 검색 엔진
사용자 질의의 의미를 이해하고 관련 정보를 연결하여 검색 결과 개선
(예: 구글 지식 그래프)

• 질의응답 시스템
구조화된 데이터에 기반한 정확한 관계 중심 답변 제공

• 추천 시스템
엔터티 간 연결 정보를 활용해 관련 콘텐츠 추천

• 기업용 AI
사내 정보를 논리적으로 조직하여 효율적인 검색과 의사결정 지원

• 헬스케어
의학 개념들을 연결해 진료 지원 및 연구 활용

중요성