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올리브영 상품–성분–효능–피부고민 지식 그래프 (Neo4j)

피부 고민에서 역방향으로 탐색해 "왜 이 성분인가"를 근거 논문 수와 함께 설명하는, 4EVR0 KG-RAG 추천 시스템의 그래프 서빙 레이어입니다.

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그래프 스키마

(Product) -[CONTAINS]-> (Ingredient) -[AFFECTS]-> (Effect) -[RELATES_TO]-> (Concern)

노드	설명
Product	올리브영 상품 (상품명·브랜드·가격·카테고리)
Ingredient	성분 (INCI명 기준)
Effect	효능 (항염, 장벽 강화, 톤 개선 등)
Concern	피부 고민 (여드름, 민감성 피부, 색소침착 등)

관계	설명
CONTAINS	상품이 해당 성분을 포함
AFFECTS	성분이 효능에 작용 — PubMed 근거 논문 수를 속성으로 보유
RELATES_TO	효능이 피부 고민과 연결

추천은 이 경로를 역방향으로 탐색합니다: Concern → Effect → Ingredient → Product

규모

Product	Ingredient	CONTAINS	Claim(AFFECTS)
3,141	3,221	112,966	5,387

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데이터 적재 구조

Iceberg Gold 레이어 산출물을 Neo4j CSV로 내보내 적재합니다.

• 초기 적재 — load.sh가 S3에서 CSV를 받아 전체 import
• 증분 반영(CDC) — 이후에는 전체 재적재 대신, Iceberg 스냅샷 비교(N-1 vs N)로 생성된 변경분(NEW / CHANGED / REMOVED)만 반영

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시작하기

사전 준비

• Docker
• AWS CLI (aws configure 설정 완료)

환경변수 설정

cp .env.example .env
# .env에 NEO4J_PASSWORD 입력
chmod 600 .env

.env는 Git에 추가하지 않고 서버 소유자만 읽고 쓸 수 있도록 관리합니다. 기존 데이터베이스의 비밀번호를 바꿀 때는 .env만 수정하지 말고 Neo4j 사용자 비밀번호도 함께 변경해야 합니다. NEO4J_AUTH는 데이터 디렉터리를 처음 만들 때 사용되는 초기 인증 설정입니다.

실행

# Neo4j 컨테이너 실행
docker compose up -d

# S3에서 CSV 받아서 import까지 한 번에 (배치 미지정 시 최신 자동 선택)
bash load.sh

# 특정 gold 배치 지정 (batch_job= 접두사는 생략 가능)
bash load.sh 20260511_174455

# product / contains 버전까지 명시
bash load.sh 20260511_174455 oliveyoung_neo4j_20260510_063644 oliveyoung_neo4j_20260512_133725

# 환경변수로도 지정 가능
BATCH_JOB=20260511_174455 bash load.sh

배치/버전을 지정하지 않으면 각 S3 경로에서 이름 정렬 기준 최신 배치를 자동 선택합니다. 적재 직전 노드/엣지 카운트를 로그로 남기며, validate.py 통과가 import 전제 조건입니다.

브라우저: http://localhost:7474

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검증

import 전에 노드/엣지 ID 일치 여부를 확인합니다.

python3 validate.py

모든 항목이 [OK] 여야 import 진행 가능합니다.

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주요 쿼리

-- 노드 수
MATCH (n) RETURN labels(n), count(n);

-- 관계 수
MATCH ()-[r]->() RETURN type(r), count(r);

-- 샘플 경로
MATCH (p:Product)-[:CONTAINS]->(i:Ingredient)-[:AFFECTS]->(e:Effect)-[:RELATES_TO]->(c:Concern)
RETURN p.product_name, i.inci_name, e.effect_name_en, c.concern_name_ko
LIMIT 10;