파이프라인 구축

jiyoon·2024년 9월 13일

KG 지식그래프

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목표: Neo4j와 GraphRAG를 통합하여 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 동영상, 음성)를 효과적으로 관리하고 검색하며, 이를 통해 풍부하고 의미 있는 답변을 사용자에게 제공하는 시스템을 구축하는 것입니다.

1. 시스템 구성 요소

1. Neo4j(그래프 데이터베이스)

역할: 메타데이터 및 관계 데이터 저장
저장 데이터:
- 멀티모달 데이터의 메타데이터(파일 경로, 타임 스탬프 등)
- 스크립트 요약본
- 스크립트 원본 링크 (클라우드 또는 로컬 저장소 참조)
- 엔티티 간 관계 데이터

2. GraphRAG(그래프 기반 검색 및 분석 시스템)

역할: 텍스트 데이터 분석 및 복잡한 쿼리 처리
저장 데이터:
- 분석된 텍스트 데이터 (Parquet 파일 형식)

Parquet 파일:
- 역할: Parquet 파일은 대용량 텍스트 데이터를 효율적으로 저장하고, GraphRAG에서 신속한 검색과 분석에 활용할 수 있는 포맷입니다.
벡터 데이터베이스 (예: Pinecone, Weaviate)
- 역할: 대규모 임베딩 저장 및 유사도 검색
- 저장 데이터:텍스트, 이미지, 오디오 임베딩
멀티모달 인코더 (ex. CLIP, Whisper)
- 역할: 다양한 모달리티의 데이터를 벡터로 변환
오케스트레이션 레이어
- 역할: 전체 시스템 구성요소 간 조정 및 워크플로우 관리

2. 데이터 처리 흐름

데이터 입력 및 저장:

멀티모달 데이터 입력 (텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)
각 모달리티별 전처리 (예: 비디오에서 프레임 추출, 오디오 전사)

텍스트 데이터의 분석 및 저장:
- 제공된 텍스트 설명(예: 동영상 자막, 음성 전사본 등)을 GraphRAG를 통해 분석합니다. 이 분석된 텍스트 데이터는 Parquet 파일로 저장되어, 이후의 텍스트 기반 검색에 활용됩니다.
검색 및 분석:
- Neo4j에서 초기 검색: 사용자가 특정 질문을 입력하면, Neo4j에서 먼저 메타데이터와 텍스트 설명을 기반으로 초기 검색을 수행합니다. 예를 들어, "스크루지가 담배 피면서 브레이킹 댄스를 추는 장면"과 같은 구체적인 장면을 검색할 수 있습니다.
- GraphRAG에서 추가 검색: Neo4j에서 필요한 정보를 찾지 못한 경우, GraphRAG에서 Parquet 파일에 저장된 텍스트 데이터를 사용해 추가적인 검색을 수행합니다. 이 과정에서 복잡한 텍스트 분석이 이루어지고, 질문에 대한 포괄적인 답변이 생성됩니다.
최종 응답 제공:
- 통합된 응답 생성: Neo4j와 GraphRAG에서 얻은 정보를 종합하여, 사용자가 요청한 정보(예: 특정 장면의 동영상 링크와 그 행동의 이유)를 제공할 수 있습니다. 이때, 동영상 링크와 함께 관련된 텍스트 설명이 제공됩니다.

3. 시스템 최적화 및 추가 고려 사항

데이터 용량 관리:
- Neo4j는 대규모 데이터셋에서 성능 저하가 발생할 수 있으므로, 샤딩, 클러스터링, 아카이빙 등을 통해 데이터 용량을 관리해야 합니다.
추가 파이프라인 구성:
- 사용자가 요청한 정보를 더 쉽게 검색하고 제공하기 위해, GraphRAG에서 얻은 텍스트 데이터를 기반으로 Neo4j에서 역으로 검색하는 파이프라인을 추가할 수 있습니다. 이 경우, 사용자에게 자동으로 동영상 링크를 제공할 수 있습니다.
시나리오별 최적화:
- 텍스트 기반 질문은 GraphRAG에서 바로 처리하고, 멀티모달 데이터를 포함한 복잡한 질문은 Neo4j에서 메타데이터를 먼저 검색한 후, GraphRAG에서 추가적인 분석을 수행하는 방식으로 시스템을 최적화할 수 있습니다.

결론

이 통합 시스템은 Neo4j와 GraphRAG의 강점을 결합하여, 복잡한 멀티모달 데이터셋에서도 효율적인 검색과 분석을 가능하게 합니다. Parquet 파일을 활용한 사전 분석과 Neo4j의 관계 데이터 관리를 통해, 대규모 데이터에서도 사용자에게 의미 있는 응답을 제공할 수 있습니다. 이로 인해 다양한 데이터 유형을 효과적으로 처리하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 강력한 시스템이 완성됩니다.

neo4j 데이터 용량 관리

Neo4j는 기본적으로 그래프 데이터베이스로, 관계 데이터 모델링에 강점을 가지고 있지만, 데이터 용량이 매우 커지면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 특히 노드, 관계, 속성이 많아질수록 쿼리 성능이 떨어질 가능성이 있습니다. 이를 해결하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다:

1. 데이터 샤딩 및 분산 처리

샤딩: 데이터를 여러 샤드(부분)로 나누어 저장하는 방법입니다. 각 샤드는 독립적인 데이터베이스 인스턴스에 저장되며, 이러한 샤드들이 결합되어 전체 데이터를 구성합니다. Neo4j 자체적으로 샤딩 기능을 지원하지 않지만, 이를 클러스터링 방식으로 구현할 수 있습니다.
Neo4j 클러스터링: Neo4j는 클러스터링 기능을 제공하여 데이터베이스를 여러 노드로 분산시킬 수 있습니다. 클러스터링을 통해 데이터의 분산 저장 및 처리를 하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 데이터를 처리할 수 있으며, 가용성과 내구성도 높일 수 있습니다.

2. 데이터 아카이빙 및 백업

아카이빙: 자주 사용되지 않는 오래된 데이터나 필요 시 복원 가능한 데이터를 아카이빙하여 메인 데이터베이스에서 분리합니다. 이를 통해 데이터베이스의 크기를 줄이고 성능을 최적화할 수 있습니다.
백업 및 스냅샷: Neo4j에서 주기적으로 데이터를 백업하고, 스냅샷을 생성하여 장애 발생 시 데이터를 복구할 수 있도록 합니다. 이 방식으로 시스템 안정성을 유지하면서 데이터 양을 관리할 수 있습니다.

3. 인덱싱 최적화

효율적인 인덱싱: Neo4j에서 필요한 인덱스를 적절히 설정하여 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. 잘 설계된 인덱스는 쿼리 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 인덱스가 너무 많으면 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 최적화된 인덱스 전략을 유지하는 것이 중요합니다.

4. 데이터 파티셔닝

수평 파티셔닝: 데이터를 논리적으로 나누어 여러 데이터베이스에 저장하는 방법입니다. 각 파티션은 독립적으로 쿼리되며, 필요한 경우 전체 데이터를 결합하여 사용할 수 있습니다. 이 방법은 데이터의 물리적 분리를 통해 성능을 최적화하는 데 유용합니다.

5. 메모리 및 스토리지 확장

하드웨어 업그레이드: Neo4j의 성능 문제를 해결하기 위해서는 충분한 메모리와 빠른 디스크 I/O를 제공하는 하드웨어를 사용하는 것이 중요합니다. 특히 SSD와 같은 고속 스토리지를 사용하면 데이터 접근 속도가 크게 향상될 수 있습니다.
메모리 캐시 조정: Neo4j에서 메모리 캐시 설정을 최적화하여 자주 접근하는 데이터를 메모리에 상주시켜 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.