Graph Prompt

Graph Prmopting

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• Graph Prompting은 그래프 데이터 구조를 활용하여AI의 이해와 추론 능력을 향상시키는 기법

• 기존의 선형적인 프롬프트 대신 Node와 Edge를 황요한 그래프적인 프롬프트를 사용하여 복잡한 관계를 모델이 더 잘 이해하도록 유도하는 기법이다.

Graph Prompting 동작방식

1. Concept Network(개념네트워크)

   1. 특정 주제나 개념에 대한 정보를 Node로 설정

   2. 각 개념간의 관계를 Edge로 표현

2. Relational Learning(관계 기반 학습)

   1. AI가 단순한 문장단위 학습이 아닌 ## 개념간의 관계를 학습 ##하도록 유도

   2. Knowledge Graph(지식그래프)를 활용하여 AI가 보다 정교한 추론을 수행하도록 지원

3. Multi-hop Querying(다중 질의)

   1. 일반적인 ai는 단일 레벨의 정보만 분석하지만 Graph Prompting은 연결된 개념들을 연쇄적으로 분석

4. Path-based Prediction(경로기반 예측)

   1. 기존 AI는 문맥을 고려한 예측을 수행하지만, Graph Prompting은 그래프 경로를 기반으로 논리적인 흐름을 추론한다.