안녕하세요, 여러분! 저희는 로컬 LLM(Large Language Model) 환경에서 작동하는 새로운 지식 그래프인 Cortex를 발표하게 되어 매우 기쁩니다.

Cortex는 단순히 데이터베이스에 저장되는 정보가 아닙니다. 이는 복잡한 관계와 맥락을 이해하고 추론할 수 있도록 설계된 구조입니다. 기존의 LLM들이 텍스트 패턴 인식에는 뛰어나지만, 명시적이고 구조화된 지식(structured knowledge)을 다루고 그 간의 관계를 깊이 있게 탐색하는 데는 한계가 있었습니다.

Cortex는 이 격차를 메우기 위해 탄생했습니다. 저희는 Cortex를 통해 LLM에 외부의 신뢰할 수 있는, 구조화된 지식 베이스(knowledge base)를 연결함으로써 모델의 성능과 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있었습니다.

어떻게 작동하는지 간단히 설명드리자면, Cortex는 다음과 같은 방식으로 정보를 통합합니다. 첫째, 다양한 소스에서 온 엔티티(entity)와 관계(relation)를 추출하고 정규화합니다. 둘째, 이들을 그래프 데이터베이스 형태로 저장하여 복잡한 연결망을 구축합니다. 셋째, LLM이 이 그래프에 질의(query)를 보내면, Cortex는 단순히 관련 텍스트 조각을 반환하는 것을 넘어, 구조화된 경로와 추론 과정을 포함한 답변을 생성할 수 있도록 지원합니다.

이는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 한계를 뛰어넘습니다. 기존 RAG가 '문서에서 관련 정보를 가져오는 것'에 초점을 맞춘다면, Cortex는 '정보 간의 관계를 추론하고 새로운 지식을 도출하는 과정'까지 지원합니다.

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저희는 이 프로젝트를 통해 로컬 LLM 생태계가 더욱 풍부해지고 강력한 애플리케이션을 만들 수 있기를 기대합니다. Cortex가 여러분의 개발에 큰 도움이 되길 바랍니다! 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.