GFM-RAG: Graph Foundation Model for Retrieval Augmented Generation https://arxiv.org/pdf/2502.01113 GFM-RAG 리뷰입니다. GraphRAG 개념이 익숙하신 분들이라면, 본 논문 컨셉을 이해하기에 수월하실거라 생각됩니다. GraphRAG의 초반부인 Knowledge graph 만드는 부분과 후반부 Retrieval 결과를 Prompt 에 넣어 Decoding 하는 것은 유사하나 가운데 retrieval 단계에서 GDBMS를 활용하는게 아닌, GNN을 이용한다는게
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A Generalization of the Persistent Laplacian to Simplicial Maps paper link : https://arxiv.org/abs/2302.03771 Key Contents * What is Simplicial Maps? * What is Persistent Laplacian? * Persistent Laplacian for Simplicial Maps (Generalization) * 이번 주는 오랜만에 토폴로지 관점에서 그래프 상의 고차 관계성 (Higher-order relationship)을 분석하고 최적화하는 방법 관련한 이론적
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Vision GNN (ViG) 연구 흐름 및 발전 요약 및 핵심 정리 목차 * Vanilla Vision GNN (Vanilla ViG) * Vision HGNN * MobileViG & V2 * GreedyViG * WiGNet * 이번 주 오마카세에서는 이미지 분류, 객체 탐지 및 분할 등과 같은 다양한 컴퓨터 비전 태스크에서 GNNs의 적용 가능성을 입증한 기여도 높은 논문들과 학습 메커니즘의 발전 및
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Recommended Weekly Paper list * 이번 주 오마카세는 개인적으로 넓은 스펙트럼 도메인으로 리스트업하고 있는 그래프 관련 논문들 중 시간되실 때 한번 쯤 읽어보시면 좋을만한 것들을 공유드리면서 가볍게 마무리하고자 합니다. * 최신 ICLR 2025 accepted papers & respective categories 등을 포함하여 분야 불문하고 다양한 범주의 그래프 관련한 인사이트를 위해 이번 주에 제가 읽어본
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Gradformer:The Graph Transformer enhances self-attention by graph structure Inductive Bias paper link : https://arxiv.org/abs/2404.15729 * 그래프 트랜스포머 모델의 학습 아키텍처와 관련한 재밌는 논문을 하나 소개해드리고자 합니다. 논문 이름 그대로 노드 간 장거리 종속성을 잡아주는 어텐션 메커니즘이 그래프의 inductive bias까지도 추가 반영할 수 있는 새로운 메커니즘을 소개하고
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Graph technologies outlook in 2025 youtube link : https://www.youtube.com/watch?v=e5MWzPEQk_g * 2024년에 GraphRAG, Agents, KG에 대한 관심이 급증하면서 그래프 AI 다운스트림 태스크의 활용 측면에서 서비스 개발 및 기술 공유의 빈도수가 크게 늘어났습니다. 그래프 뿐만 아니라 다른 도메인으로의 확장 방향성에 대해서도 많이 논의되었고 현재진행형 이라고 생각합니다. * KG
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Patterns in GraphRAG and delving into the capabilities of Data Graphs AI and its architecture blog : https://datagraphs.com/blog/graphrag-ai-in-data-graphs * Data Graphs AI에서 새로운 GraphRAG 기능을 출시한 레포트를 발표하여 관련 블로그 글을 공유드립니다. 지식 그래프에 관련한 프롬프트 질의응답이 가능하여 비즈니스 데이터를 위한 ChatGPT와 같은 느낌으로 볼 수 있을 것
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DeepSeek-R1 Primer link : https://aman.ai/primers/ai/deepseek-R1/ * 딥시크에 대한 이야기로 가득합니다. 최근 정말 혁신적인 아키텍처가 나왔죠.다들 아실만한 내용이라 생각합니다. 챗지피티 등장 이후 비슷한 AI계의 신선한 충격을 줄 만한 혁신적인 아키텍처의 등장이라는 글들이 보이고 있습니다. * 저도 스케일링 법칙을 깨버리고 저비용으로 o1모델과 견줄만한 성능을 보이는 모델이 나왔다는 이야기를 처음
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Open-Sourcing the WhyHow Knowledge Graph Studio, powered by NoSQL medium link : https://medium.com/enterprise-rag/open-sourcing-the-whyhow-knowledge-graph-studio-powered-by-nosql-edce283fb341 github : https://github.com/whyhow-ai/knowledge-graph-studio * 안녕하세요. 어느덧 1월달의 마지막 주가 찾아왔습니다. 이번 주에는 설날이 포함되어 있어 많은 구독자 여러분들의 이동이 잦을것으로 생각되어 바쁜 이동 와중에 가볍게 꺼내드실 수 있는 내용들로 구성해보고자 하였습니다. 다시금
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Supporting Ontology and Knowledge Graph Development on the Web youtube link : https://youtu.be/g9pgQIs8lso?si=QWcP8xFDPgHEJhXN * 안녕하세요. 벌써 25년 1월의 4번째 주 오마카세를 작성하고 있으니 시간이 정말 빨리 흘러가는 것 같습니다. 이번 주에도 어떤 내용을 전달해드리면 좋을 지 열심히 서칭하고 있었는데 다음 유튜브 영상을 발견하게 되었습니다. * '웹에서 온톨로지
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* 안녕하세요. 이번 주 오마카세에서는 SNS 상에서 많은 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받으면서 빠르게 공유되고 있는 2가지 게시글과 개인적으로 구독자 여러분들께 읽어보면 좋을 것 같은 논문 2가지를 공유해드리고자 합니다. Don't Do RAG : When Cache-Augmented Generation is all You Need for Knowledge Tasks X link : https://x.com/rohanpaul_ai/status/
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Interesting graph topics selected by the Omakase chef from X and Linkedin ! * 안녕하세요 구독자 여러분들. 을사년 새해의 시작을 잘 하시고 계신가요? 날씨가 정말 많이 추워진 만큼, 여러분들의 건강 관리를 우선적으로 잘 챙겨주시고 앞으로 여러분들이 하시게 될 모든 일들과 연구에 있어서 좋은 소식들만 가득하시길 바랍니다. 올해 각자 목표하신 바 또한 모두