반응형 Data Science243 [Knowledge Graph][Graph RAG] WhyHow.AI: 인공지능을 위한 지식 그래프 솔루션 1. 회사 소개WhyHow.AI는 스타트업과 기업이 비정형 데이터를 구조화된 지식 표현으로 변환하도록 지원하여, 정확하고 설명 가능한 결정론적 AI 솔루션을 제공합니다.2. 제품 및 서비스2.1 오픈 소스 도구Knowledge Table: 자연어 프롬프트와 추적 가능한 워크플로우를 통해 비정형 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하는 도구입니다.Knowledge Graph Studio: 모듈형 지식 그래프를 생성하고 관리할 수 있는 직관적인 API와 규칙을 제공합니다.2.2 서비스Agentic/RAG 시스템 설계 및 구축: 정확하고 최첨단의 Agentic 및 RAG 시스템 개발을 가속화합니다.지식 그래프 구현: 팀이 지식 그래프를 채택하고 오픈 소스 도구를 기존 워크플로우에 통합하도록 지원합니다.데이터 구조.. 2024. 11. 27. [python][flask] 시간 관리 앱 BC-lock (Blocks of Clock) 만들기 1. 개요- 시간을 블록화 해서 엄격히 관리해 주는 앱을 만들고 싶었음- flask를 활용해서 진행함2. 코드- python script + html 1) app.pyfrom flask import Flask, render_template, request, redirect, url_forimport datetimefrom jinja2 import Environmentapp = Flask(__name__)# Define the attention grade categoriesattention_grades = ['LOW', 'MEDIUM', 'HIGH']# Define the default time blocks (1 hour or 30 minutes)time_blocks_1h = [f"{str(hour).zf.. 2024. 11. 21. Drug naive, naivety, 약물 비노출 용어 의미 및 정의 "Drug-naïve"는 의학 및 약리학에서 흔히 사용되는 용어로, 특정 약물이나 약물군에 대해 이전에 노출되거나 복용한 적이 없는 상태를 의미합니다. 이는 임상 시험, 치료 계획, 연구 등의 맥락에서 중요한 개념으로 사용됩니다. 다음은 이에 대한 세부 설명입니다:1. 정의Drug-naïve: 특정 약물에 대해 이전에 전혀 노출된 적이 없는 환자.이는 환자가 해당 약물에 대한 내성이나 적응이 없는 상태를 뜻합니다.2. 주로 사용되는 상황임상 시험새로 개발된 약물의 효과와 안전성을 평가하기 위해 약물에 노출되지 않은 집단(drug-naïve 환자)을 대상으로 시험을 진행하는 경우가 많습니다.이는 약물의 순수한 효과를 평가하는 데 중요합니다.신규 진단 환자특정 질환에 대해 처음 진단받은 후 치료를 시작하는 .. 2024. 11. 20. [LLM][Graph DB][Neo4j][Cypher] LLM을 활용한 Cypher Agent 만들기 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.. 2024. 11. 20. [Graph DB] Neo4j를 활용한 그래프 데이터 탐색적 데이터 분석(EDA) 가이드 (고급) 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)-[:.. 2024. 11. 12. [Graph DB] RDB vs Graph DB 비교, Graph Database 장점 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.. 2024. 11. 12. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 41 다음
