Graph RAG란 무엇인가?

Graph RAG의 주요 장점

graph RAG는 기존 RAG 방식에 그래프 구조를 도입하여, 정보 검색과 생성의 정확도, 일관성, 효율성을 크게 향상시키는 차세대 접근법

1. 맥락 이해 및 관계 분석 능력 강화
   • 모델이 검색된 정보의 복잡한 관계와 상호작용을 더 깊이 이해하고, 일관성 있는 답변이나 설명을 생성할 수 있음
   • 기존 RAG가 독립적인 정보 조각을 단순하게 조합하는 반면, grpah RAG는 정보 간의 관계를 바탕으로 더 논리적이고 풍부한 결과를 도출
2. 향상된 추론 및 복잡한 관계 도출
   • 지식 그래프의 상호 연결된 특성 덕분에, LLM은 원시 텍스트 데이터만으로는 어려운 복잡한 추론이나 관계 분석이 가능.
3. 확장성과 효율성
   • 그래프 구조는 대용량 데이터를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있어, 기존 벡터 기반 RAG 대비 계산 오버헤드가 줄어듭니다. 데이터 규모와 복잡성이 커질수록 이러한 확장성이 이점이 커짐
   • 커뮤니티 단위 요약 등 그래프 기반 요약 기법을 활용해, 방대한 데이터셋에서도 핵심 정보를 빠르고 정확하게 추론할 수 있음.
     • 커뮤니티란, 예를 들어 문서에서 추출된 노드의 묶음을 뜻함
4. 도메인 적응성 및 맞춤화
   • 지식 그래프는 도메인별 온톨로지와 분류 체계를 통합할 수 있어, 의료 금융 엔지니어링 등 전문 분야에 맞춘 정밀한 검색 분석이 가능합니다.
   • 도메인별 지식이 필수적인 영역에서 높은 성능을 발휘합니다.
5. 비용 효율성
   • 구조화된 그래프와 정보의 상호 연결성을 활용함으로써, 기존 RAG 대비 더 적은 계산 자원과 학습 데이터로도 비슷하거나 더 나은 성능을 달성할 수 있음. 이는 데이터 가치 극대화와 비용 최소화에 기여
6. 정보 통합 및 요약의 효율성
   • 그래프 구조를 통해 다양한 정보 조각을 논리적이고 체계적으로 통합할 수 있어, 생성되는 텍스트의 품질이 높아짐