LLM 파이프라인과 그래프 알고리즘을 통한 도서 지식 구조화 도구 구현

I built an open-source tool to distill books into knowledge graphs

Cookcoco2026년 4월 28일3분intermediate

AI 요약

Context

대규모 텍스트 처리 시 발생하는 LLM Context Window 제한과 단순 요약으로 인한 정보 손실 문제 분석. 평면적 요약 방식으로는 개념 간의 유기적 연결성과 구조적 계층을 유지하기 어려운 한계 존재.

Context Window 제약을 극복하기 위해 도서를 섹션별로 분할하여 개별 Knowledge Unit을 추출하는 Chunk extraction 설계
LLM 의존도를 낮추고 객관성을 확보하기 위해 Semantic Similarity 기반의 Classical Graph Algorithm을 통한 개념 클러스터링 구현
핵심 아이디어의 연결 고리를 추적하는 'Snakes' 구조를 도입하여 저자의 논리 전개 방식과 개념 간 의존성 가시화
요약문의 정확도 제고를 위해 생성 모델과 검증 모델이 상호 작용하는 Multi-agent Adversarial Summarization 프로세스 채택
API 비용 절감 및 재사용성 확보를 위해 전체 토폴로지를 저장하는 .sdpub 아카이브 포맷 정의

실천 포인트

1. 대용량 컨텍스트 처리 시 전체 요약보다 단위별 추출 후 후처리 결합 방식 검토

2. LLM의 비결정적 특성을 보완하기 위해 결정론적인 Graph Algorithm을 파이프라인에 혼합 설계

3. 생성 결과물의 신뢰성 확보를 위해 교차 검증을 수행하는 Adversarial Agent 구조 적용

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