LLM+Graph@VLDB'2025 워크숍 요약

LLM+Graph@VLDB'2025 Workshop Summary

대규모 언어 모델(LLM)과 그래프 구조 데이터의 통합은 학계와 산업계 모두의 큰 관심을 받는 중요한 연구 분야로 빠르게 발전하고 있습니다. 런던에서 개최된 제51회 국제 매우 큰 데이터베이스 컨퍼런스(VLDB 2025)와 함께 개최된 2차 LLM+Graph 워크숍은 LLM, 그래프 데이터 관리 및 그래프 머신러닝을 연결하여 실용적인 응용 분야에 적용할 수 있는 알고리즘과 시스템을 발전시키는 데 중점을 두었습니다. 본 보고서는 워크숍 발표자들이 제시한 주요 연구 방향, 과제 및 혁신적인 솔루션을 요약합니다.

The integration of large language models (LLMs) with graph-structured data has become a pivotal and fast evolving research frontier, drawing strong interest from both academia and industry. The 2nd LLM+Graph Workshop, co-located with the 51st International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2025) in London, focused on advancing algorithms and systems that bridge LLMs, graph data management, and graph machine learning for practical applications. This report highlights the key research directions, challenges, and innovative solutions presented by the workshop's speakers.