본 논문은 심층 학습 기반 기초 모델의 증가하는 수요에 따라 효율적인 데이터 검색 메커니즘의 중요성을 강조하며, 신경 그래프 데이터베이스(NGDB)가 그 해결책으로 제시됩니다. NGDB는 신경 공간을 활용하여 그래프 구조 데이터를 저장하고 쿼리하여 LLM이 정확하고 문맥적으로 관련된 정보에 접근할 수 있도록 합니다. 하지만 기존 NGDB는 단일 그래프 연산으로 제한되어 여러 분산 그래프에 걸쳐 추론하는 능력이 제한적이며, 다중 소스 그래프 데이터를 지원하지 않아 실제 데이터의 복잡성과 다양성을 포착하는 데 어려움이 있습니다. 민감한 그래프 데이터의 경우 직접 공유 및 집계는 상당한 개인 정보 보호 위험을 초래합니다. 따라서 본 논문에서는 여러 소스의 그래프 데이터에 대한 개인 정보 보호 추론을 가능하게 하는 획기적인 시스템 프레임워크인 FedNGDB(Federated Neural Graph DataBase)를 제안합니다. FedNGDB는 연합 학습을 활용하여 여러 소스에서 그래프 표현을 공동으로 학습하여 엔티티 간의 관계를 풍부하게 하고 그래프 데이터의 전반적인 품질을 향상시킵니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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다중 소스 그래프 데이터에 대한 개인 정보 보호 추론을 가능하게 하는 FedNGDB 프레임워크 제시.
