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Graph RAG: 기술 소개와 산업별 연구 현황 및 주요 기업 분석

일일 보고서 2024년 06월 18일
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목차

  1. 요약
  2. Graph RAG의 개념과 구성 요소
  3. 최근 연구 동향
  4. 관련 연구 논문과 저자
  5. 연구를 선도하는 주요 기업
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 기술 소개, 연구 동향, 그리고 주요 기업 분석을 통해 Graph RAG의 개념과 구성 요소를 설명하고 있습니다. Graph RAG는 대형 언어 모델(LLM)과 그래프 신경망(GNN)을 결합하여 정보 추출과 언어 생성의 효율성을 높이는 기술입니다. 주요 발견으로는 멀티-홉 추론의 뛰어난 성능, 컨텍스트 증강을 통한 성능 향상, 최적화된 인덱싱 등이 있습니다. 이외에도 Microsoft, Google, OpenAI, IBM, Tencent와 같은 주요 기업들이 Graph RAG 기술을 선도하고 있으며, 다양한 응용 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.

2. Graph RAG의 개념과 구성 요소

  • 2-1. Graph RAG란?

  • Graph RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 지식 그래프(Knowledge Graph)와 대형 언어 모델(LLM)을 결합한 기술입니다. 이 기술은 지능적이고 컨텍스트에 맞는 검색 결과를 제공하기 위해 설계되었습니다. 기존 검색 엔진은 복잡하고 세부적인 요청을 처리하는 데 어려움을 겪는 반면, Graph RAG는 지식 그래프와 LLM을 사용하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다.

  • 2-2. 그래프 신경망(GNN)의 역할

  • 그래프 신경망(GNN)은 지식 그래프 내의 노드와 엣지의 관계를 학습하여 정보를 추출하고, 이를 통해 LLM이 더 정확한 응답을 생성할 수 있도록 돕습니다. 지식 그래프는 실세계 객체 간의 관계를 구조적으로 표현하며, GNN은 이러한 관계를 이해하고 탐색하는 데 필수적인 역할을 합니다.

  • 2-3. 대형 언어 모델(LLM)의 역할

  • 대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 능력을 개선하여 사용자 질의에 대해 문맥상 정확한 응답을 생성합니다. LLM은 외부 지식 기반의 정보를 활용하여 응답의 적절성을 높이며, 복잡한 다면적 질의에 대해서도 정확하고 풍부한 응답을 제공합니다. Graph RAG에서 LLM은 지식 그래프의 정보를 바탕으로 높은 품질의 언어 생성 응답을 제공합니다.

3. 최근 연구 동향

  • 3-1. 멀티-홉 추론

  • Graph RAG 시스템은 멀티-홉 추론에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이는 GNN과 LLM의 결합을 통해 복잡한 그래프 정보를 효과적으로 처리할 수 있기 때문입니다. GNN-RAG는 WebQSP와 CWQ 두 가지 주요 KGQA 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성과를 거두었습니다. 특히, RoG(LLM 기반 조회)보다 6.5%-17.2% 포인트 높은 F1 점수를 기록하였습니다. 멀티-홉 질문에서 GNN-RAG는 깊은 그래프 탐색이 중요한 경우 매우 효과적임을 보여줍니다.

  • 3-2. 컨텍스트 증강

  • Graph RAG 기술은 컨텍스트 증강을 통해 LLM의 성능을 더욱 향상시킵니다. GNN-RAG는 멀티-홉 정보와 단일 홉 질문에 모두 효과적으로 대처할 수 있습니다. GNN을 사용하면 다양한 추론 경로를 탐색할 수 있어 높은 답변 리콜을 보장할 수 있습니다. GNN-RAG+RA(조회 증강) 기법을 통해 복잡한 질문에 대해서도 높은 F1 점수를 기록하며, LLM과의 결합을 통해 추가적인 성과를 달성할 수 있었습니다.

  • 3-3. 최적화된 인덱싱

  • Graph RAG는 최적화된 인덱싱을 활용하여 데이터 검색의 효율성을 극대화합니다. 특히, GNN-RAG는 효율성과 정확성 면에서 기존의 LLM 기반 시스템보다 우수한 성과를 보였습니다. WebQSP 데이터셋에서 실행된 실험에서는 깊은 GNN(L=3)이 복잡한 그래프 구조 정보를 더 효과적으로 처리할 수 있어 높은 정답 커버리지를 기록했습니다. 이러한 최적화된 인덱싱을 통해 LLM과 GNN 간의 시너지 효과를 극대화할 수 있었습니다.

4. 관련 연구 논문과 저자

  • 4-1. Enhancing GenAI with Knowledge Graphs: A Deep Dive with Kirk Marple

  • Kirk Marple의 연구 논문 'Enhancing GenAI with Knowledge Graphs'는 지식 그래프와 대형 언어 모델(LLM)을 결합하여 정보 검색 및 이해를 향상시키는 방법에 대해 자세히 다루고 있습니다. 이 연구는 지식 그래프가 어떻게 LLM의 성능을 증대시킬 수 있는지, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 이점들에 대해 설명합니다.

  • 4-2. GNN-RAG: Combining LLMs Language Abilities with GNNs

  • 이 연구는 그래프 신경망(GNN)과 대형 언어 모델(LLM)을 결합한 GNN-RAG 기술을 탐구합니다. GNN-RAG는 LLM의 언어 생성 능력을 GNN의 구조적 데이터 분석 능력과 통합하여 보다 정확하고 효율적인 정보 추출을 가능하게 합니다.

  • 4-3. GraphRAG: Enhancing Traditional RAG through Knowledge Graph

  • 'GraphRAG: Enhancing Traditional RAG through Knowledge Graph' 논문은 기존의 RAG 기법을 개선하기 위해 지식 그래프를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. GraphRAG는 지식 그래프를 사용하여 보다 정교하고 맥락적인 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

  • 4-4. How to Boost Language Models with Graph Neural Networks

  • 'How to Boost Language Models with Graph Neural Networks' 논문은 그래프 신경망을 사용하여 언어 모델을 강화하는 방법에 대해 설명합니다. 이 연구는 GNN이 언어 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 구체적인 방법론과 사례를 제공합니다.

  • 4-5. Exploring GNN-RAG: The Future of Knowledge Graph Question Answering

  • 'Exploring GNN-RAG: The Future of Knowledge Graph Question Answering' 논문은 GNN-RAG 기술이 지식 그래프 기반 질문 응답 시스템의 미래를 어떻게 바꿀 수 있는지에 대해 탐구합니다. 이 연구는 GNN-RAG가 질문에 대한 보다 정확하고 풍부한 맥락을 제공함으로써 정보 검색의 질을 어떻게 향상시킬 수 있는지 설명합니다.

5. 연구를 선도하는 주요 기업

  • 5-1. Microsoft

  • Microsoft는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)에서 Graph RAG로 진화하는 과정에서 큰 기여를 해왔습니다. Graph RAG는 기존의 RAG 접근 방식을 개선하여 보다 정교하고 맥락적으로 관련된 검색 결과를 제공할 수 있도록 합니다. Microsoft는 LLM에서 파생된 지식 그래프를 활용하여 더 효율적인 정보 검색을 가능하게 합니다.

  • 5-2. Google

  • Google은 그래프 데이터베이스와 LLM을 통합한 Graph RAG 기술을 통해 더욱 지능적이고 정확한 검색 결과를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. Google의 Vector RAG와 Text2Cypher와 같은 기법을 비교하여 Graph RAG의 우수성을 보여주고 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 구체적이고 복잡한 질의에 대한 답변을 제공하는 데 강점을 보입니다.

  • 5-3. OpenAI

  • OpenAI는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)에서 Graph RAG로의 전환을 통해 정보 검색의 정확성과 효율성을 높이기 위한 연구를 진행하고 있습니다. LLM과 지식 그래프를 결합함으로써 OpenAI는 사용자 질의에 대해 더 유의미한 답변을 생성할 수 있는 모델을 개발하고 있습니다.

  • 5-4. IBM

  • IBM은 대규모 언어 모델과 지식 그래프를 통합하여 Graph RAG 기술을 발전시키는 데 집중하고 있습니다. 이를 통해 IBM은 정보 추출과 생성의 정확도를 향상시키고, 다양한 도메인에서의 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.

  • 5-5. Tencent

  • Tencent는 NebulaGraph와 같은 그래프 데이터베이스를 활용하여 Graph RAG 기술을 구현하고 있습니다. 이 기술은 복잡한 질의를 다루는 데 있어 높은 효율성과 정확성을 보장하며, 다양한 응용 분야에서의 지능형 데이터 검색을 가능하게 합니다.

6. 결론

  • Graph RAG는 그래프 신경망(GNN)과 대형 언어 모델(LLM)을 결합하여 정보 추출과 언어 생성의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 중요한 기술입니다. 특히 멀티-홉 추론, 컨텍스트 증강 및 최적화된 인덱싱을 통해 정보 검색과 언어 생성에서 뛰어난 성과를 보였습니다. 그러나 이 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 향후 더 많은 연구와 발전이 필요합니다. Microsoft, Google, OpenAI, IBM, Tencent와 같은 주요 기업들은 Graph RAG의 잠재력을 인정하고 다양한 프로젝트를 통해 이를 적용하고 있습니다. 향후 이 기술은 더욱 광범위한 도메인에서 활용될 가능성이 높습니다. 지속적인 연구와 투자를 통해 실질적인 응용 사례가 늘어날 것으로 기대되며, 이는 특히 빠르게 변하는 데이터 환경에서 매우 유용한 도구로 자리 잡을 것입니다.

7. 용어집

  • 7-1. Graph RAG [기술]

  • Graph RAG는 대형 언어 모델(LLM)과 그래프 신경망(GNN)을 결합한 하이브리드 모델로, 지식 그래프에서 정보를 추출하고 이를 기반으로 질문에 답하는 기술입니다. 이 접근 방식은 정보의 정확성과 유의미성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 7-2. 그래프 신경망(GNN) [기술]

  • GNN은 노드(엔티티)와 엣지(연결) 간의 관계를 학습하여 정보 추출 및 추론을 수행하는 기술입니다. Graph RAG에서 지식 그래프를 통해 필요한 정보를 제공합니다.

  • 7-3. 대형 언어 모델(LLM) [기술]

  • LLM은 추출된 정보를 언어적으로 자연스럽게 표현하고, 사용자 질문에 답변을 생성하는 작업을 담당합니다. Graph RAG에서 주요 역할을 수행합니다.

  • 7-4. Microsoft [회사]

  • Microsoft는 Graph RAG 기술을 활용하여 언어 모델의 성능을 향상시키려는 다양한 프로젝트를 진행하고 있으며, 그래프 기반 데이터 분석에도 중점을 두고 있습니다.

  • 7-5. Google [회사]

  • Google은 BERT와 같은 모델을 통해 검색 정확성을 높이고, 네오4제이(Neo4j)와 같은 그래프 데이터베이스를 적극 활용하고 있습니다.

  • 7-6. OpenAI [회사]

  • OpenAI는 LLM 기반 연구에서 그래프 데이터 통합을 통한 성능 향상을 연구하고 있으며, 다양한 응용 분야에서 이를 테스트하고 있습니다.

  • 7-7. IBM [회사]

  • IBM은 Watson 프로젝트를 통해 지식 그래프와 LLM의 통합을 연구하고 있으며, 실질적인 응용 사례를 구축하고 있습니다.

  • 7-8. Tencent [회사]

  • Tencent는 그래프 기반의 데이터 분석과 추천 시스템에서 Graph RAG 기술을 테스트하고 적용 중입니다.

8. 출처 문서