지식 그래프와 LLM: 의미를 구조화하는 지도
AI 요약 AI 요약 LLM은 자연어를 유연하게 다루지만, 개념 사이의 관계를 명시적으로 보존하는 데에는 한계가 있다. 지식 그래프는 개념, 상징, 원인, 결과, 가치 판단의 연결을 구조화함으로써 LLM이 의미를 더 안정적으로 다루게 돕는다. 인간의 사고가 단어보다 관계 속에서 움직인다면, 지식 그래프는 AI에게 의미의 지도를 제공하는 한 방식이 될 수 있다. LLM은 언어를 매우 자연스럽게 다룬다. 질문의 의도를 읽고, 맥락에 맞는 문장을 만들고, 서로 다른 분야의 개념을 연결한다. 그러나 LLM이 언어를 잘 다룬다는 사실이 곧 의미의 구조를 명확히 이해한다는 뜻은 아니다. 언어는 흐르고, 문맥은 바뀌며, 같은 단어도 상황에 따라 다른 무게를 가진다.