대형 언어 모델(Large Language Model: LLM)은 자연어 이해와 생성에서 뛰어나지만, 환각, 사실 검증의 어려움, 최신 정보 반영 한계 등의 문제를 갖는다. 이를 보완하기 위한 핵심 전략으로 지식 그래프(Knowledge Graph: KG)와의 융합이 주목받고 있다. KG는 개체 간 관계를 구조적으로 표현하여 신뢰할 수 있는 정보 제공을 가능하게 한다. 이러한 융합 기술은 실제 산업에서도 활발히 활용되고 있다. 구글 검색은 기존의 키워드 기반 검색을 넘어 LLM과 KG를 결합한 맥락 기반 검색을 제공하며, Palantir의 AIP(Artificial Intelligence Platform) 역시 LLM 기반 KG를 구축하고 운용하는 AI 솔루션을 제공한다. 본 고에서는 LLM과 KG 융합 기술의 구조와 응용 가능성을 정리하고, Retrieval-Augmented Generation(RAG), GenIE, GreaseLM 등의 사례를 중심으로 검색 최적화, 질의응답시스템, 정밀의료, 실시간 의사결정 지원 등 다양한 산업 분야에서의 혁신적 활용 가능성을 분석한다.

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