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지식 그래프 RAG와 대규모 언어 모델을 기반으로 한 의료 지능형 질의응답 시스템 설계 및 구현. DiseaseKG 의료 데이터셋을 기반으로 Neo4j를 활용해 4만 4천 개의 엔티티와 31만 개의 관계를 포함하는 도메인 지식 그래프를 구축하고, BERT 개체명 인식과 32B LLM 의도 인식을 결합하여 정확한 그래프 검색과 통제된 답변 생성을 통해 의료 시나리오에서의 환각 현상을 완화하고 답변의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킴