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초록·키워드
In this paper, a Q&A chatbot using LLM, knowledge graph, Retrieval Augmented Generation(RAG), and AI agents is developed. To this end, we constructed a knowledge graph database using academic information data from University C. After constructing the knowledge graph, LLM is used to generate a Cypher query, and through this, we search for the desired information in the knowledge graph and inferred the answer using LLM. AI agent was constructed by defining function call and tool, and was implemented to enable stable answers to questions that were difficult to search using the previous method, through dynamic query generation and full-text index. Neo4j used in this paper uses the full-text search function of Apache Lucene. The AI agent determines which function should be used with appropriate arguments extracted from the user's question and acts as an executor that performs various processing. Simulation results show that developed Q&A chatbot generates correct answers for the user questions.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093520587
