코스 특징그래프 데이터베이스 기반 챗봇 개발 학습Python으로 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇 구현실제 프로젝트 중심의 실무형 교육학습 내용LLM 기본 원리그래프 데이터베이스 설계챗봇 아키텍처 개발컨텍스트 관리 기술지능형 응답 생성 방법대상소프트웨어 개발자데이터 과학자AI 엔지니어머신러닝 연구자기대 효과실무 중심 AI 챗봇 개발 역량 강화최신 AI 기술 습득그래프 데이터베이스 활용 능력 향상혁신적인 대화형 AI 시스템 구축 기술 학습추천 대상Python 프로그래밍 기본 지식 보유자AI와 머신러닝에 관심 있는 개발자혁신적인 기술 학습에 열정 있는 전문가참고https://graphacademy.neo4j.com/courses/llm-chatbot-python/?ref=github Take the Build..
1. Graph DB의 장점 (vs RDB)- 기본 특성 비교항목RDBGraph DB의료데이터 관련 예시데이터 모델테이블, 행, 열 구조노드, 관계, 속성환자(노드)-진단(관계)-질병(노드)관계 표현외래키를 통한 테이블 간 연결직접적인 관계로 연결약물 상호작용 네트워크쿼리 성능JOIN이 많을수록 성능 저하관계 탐색 성능 일정환자 진료 이력 추적스키마 변경어렵고 비용이 큼유연하게 변경 가능새로운 의료 프로토콜 추가 - Graph DB의 장점항목Graph DBRDB복잡한 관계 표현의 용이성노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 직관적으로 표현테이블과 조인으로 관계를 표현하며, 복잡도가 증가하면 관리 어려움성능 향상인접 노드를 따라 탐색하여 관계 중심의 쿼리에 높은 성능 제공여러 조인이 필요한 관계 탐색 시 성..
Cypher// 가장 흔한 진단-약물 조합 찾기MATCH (p:Person)-[:HAS_CONDITION_OCCURRENCE]->(c:ConditionOccurrence)MATCH (p)-[:HAS_DRUG_EXPOSURE]->(d:DrugExposure)WHERE c.condition_start_date // 환자별 방문 횟수 분포MATCH (p:Person)-[:HAS_VISIT_OCCURRENCE]->(v:VisitOccurrence)WITH p, count(v) as visit_countRETURN visit_count, count(p) as patient_countORDER BY visit_count;// 특정 조건에서 시작하여 약물 처방까지의 경로MATCH path = (p:Person)-[:..
1. 기본 특성 비교항목RDBGraph DB의료데이터 관련 예시데이터 모델테이블, 행, 열 구조노드, 관계, 속성환자(노드)-진단(관계)-질병(노드)관계 표현외래키를 통한 테이블 간 연결직접적인 관계로 연결약물 상호작용 네트워크쿼리 성능JOIN이 많을수록 성능 저하관계 탐색 성능 일정환자 진료 이력 추적스키마 변경어렵고 비용이 큼유연하게 변경 가능새로운 의료 프로토콜 추가2. Graph DB의 장점Q|R" style="width: 25.2326%; height: 22px;" width="72" height="22">항목Graph DBRDBQ|R" style="width: 25.2326%; height: 40px;" height="22">복잡한 관계 표현의 용이성노드와 엣지를 사용하여 복잡한 관계를 직관적..
