GraphRAG와 Neo4j를 통한 10년치 의료 PDF의 시계열 Knowledge Graph 구축

Building Your "Longevity Knowledge Graph": Stop Ignoring 10 Years of Health Reports with GraphRAG and Neo4j

Beck_Moulton2026년 6월 9일5분intermediate

AI 요약

Context

전통적인 Vector Search 기반 RAG는 파편화된 데이터 추출에 특화되어 시계열적 맥락 파악에 한계 존재. 특히 PDF 내 복잡한 표 구조와 다년도에 걸친 지표 간의 상관관계 분석을 수행하기 어려운 구조적 제약 발생.

Technical Solution

Unstructured.io를 활용한 PDF Table 구조의 정밀 파싱 및 Clean JSON 변환
User-Report-Reading-Metric으로 이어지는 Neo4j 기반의 Relational Time-series Schema 설계
LLM을 통한 비정형 텍스트 내 Entity Extraction 및 Cypher Query 자동 생성 로직 구현
단순 유사도 검색을 넘어선 Graph Traversal 기반의 Multi-hop Query 경로 최적화
GraphRAG를 적용하여 개별 데이터 포인트 간의 생물학적 인과관계 및 추세 분석 가능 구조 구축

실천 포인트

- 단순 RAG의 한계를 느낀다면 Entity 간 관계를 정의한 Knowledge Graph 도입 검토 - PDF 내 표 데이터 추출 시 일반 Parser 대신 Unstructured.io와 같은 Table-aware 도구 사용 - 시계열 데이터 분석이 필요할 경우 Node에 시간 속성을 부여하고 연결 관계를 정의한 Graph Schema 설계 - LLM이 직접 DB를 쿼리하도록 유도하는 Text-to-Cypher 파이프라인 구축 고려

태그

#Neo4j #Entity Extraction #Time Series Analysis #Knowledge Graph #GraphRAG

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