Graph RAG: 지능형 검색 기술의 현재와 미래

1. 요약

• 이 리포트는 Graph RAG 기술에 대한 개념과 현재 상태, 그리고 이를 통한 지능형 검색의 향상에 대해 설명합니다. Graph RAG는 지식 그래프를 활용하여 노드와 에지로 복잡한 관계와 구조를 표현하며, LLM을 기반으로 정확하고 상황에 맞는 정보를 제공합니다. NebulaGraph, Ontotext, 성운 그래프, 네오포제이 같은 그래프 데이터베이스 제품들이 Graph RAG 기술의 구현에 기여합니다. 의학, 금융, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 Graph RAG는 높은 도메인 적응성을 발휘하여 스마트하고 효율적인 검색 능력을 제공합니다. 이 리포트는 Graph RAG의 주요 장점과 역할, 그리고 기존 벡터 유사성 기반 검색 기술과의 비교를 통해 이 기술의 중요성을 강조합니다.

2. Graph RAG의 개요

• 2-1. Graph RAG의 정의

• Graph RAG는 지식 그래프(Knowledge Graph)를 활용하는 검색 기술로, 노드와 에지로 구성된 구조로 실제 엔터티와 다양한 관계를 표현합니다. 노드는 사람, 장소, 사물 또는 개념을 나타내고, 에지는 이러한 노드 간의 관계를 나타내며 상호 연결성을 제공합니다. 이 구조는 LLM(Large Language Model)이 정확하고 상황에 맞는 데이터를 바탕으로 정보를 제공할 수 있게 하여, 사용자가 정보에 입각한 응답을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

• 2-2. 구성 요소

• Graph RAG의 핵심 구성 요소는 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 노드(Node)로, 이는 사람, 장소, 사물 또는 개념 같은 개별 엔터티를 나타냅니다. 두 번째는 에지(Edge)로, 이는 노드 간의 관계를 나타내며 이들 사이의 상호 연결성을 표현합니다. 이러한 지식 그래프를 만들고 관리할 수 있는 인기 있는 그래프 데이터베이스 제품에는 Ontotext, 성운 그래프, 네오포제이 등이 있습니다. NebulaGraph의 Graph RAG 기술은 지식 그래프와 LLM을 통합하여 보다 지능적이고 정확한 검색 결과를 생성하는 데 기여합니다.

• 2-3. Graph RAG의 역할

• Graph RAG는 기존 검색 향상 기술의 한계를 극복하는 중요한 도구입니다. 정보 과부하 상황에서 기존 기술은 복잡한 쿼리와 높은 수요를 충족시키기에 종종 부족합니다. 그러나 Graph RAG는 지식 그래프를 활용하여 포괄적인 상황별 이해를 제공하며, 저렴한 비용으로 스마트하고 정확한 검색 결과를 제공합니다. 특히, Graph RAG는 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하는데, 도메인별 온톨로지와 분류법을 통합하여 특정 도메인에 맞춘 정확한 검색 및 이해를 가능하게 합니다. 이러한 도메인 적응성으로 인해 의료, 금융, 엔지니어링 등 다양한 전문 도메인에서 활용되고 있습니다.

3. Graph RAG의 주요 장점

• 3-1. 향상된 상황별 이해

• Graph RAG는 지식 그래프를 통해 풍부하고 구조화된 정보 표현을 제공함으로써 기존 검색 방법에서는 자주 간과되는 복잡한 관계와 연결을 포착합니다. 이러한 상황별 정보를 활용함으로써 LLM은 해당 도메인에 대해 더 깊은 이해를 발전시키고, 보다 정확하고 통찰력 있는 검색 결과를 도출할 수 있습니다.

• 3-2. 향상된 추론 및 추론 능력

• Graph RAG는 지식 그래프의 상호 연결된 특성을 활용하여 원시 텍스트 데이터만으로는 어렵거나 불가능한 추론을 도출하고 복잡한 관계를 추론할 수 있습니다. 이는 과학 연구, 법률 분석, 정보 수집과 같은 서로 다른 정보를 연결하는 능력이 중요한 영역에서 특히 유용합니다.

• 3-3. 확장성과 효율성

• Graph RAG는 정보를 그래프 구조로 구성함으로써 대용량 데이터를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있습니다. 이는 기존 벡터 데이터베이스 쿼리와 관련된 계산 오버헤드를 줄이고 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가하는 상황에서도 효율적으로 작동할 수 있게 합니다.

• 3-4. 도메인 적응성

• Graph RAG는 지식 그래프를 통해 도메인별 온톨로지 및 분류법을 통합하여 특정 도메인에 맞게 맞춤화될 수 있습니다. 이는 의료, 금융, 엔지니어링 등 도메인별 지식이 필수적인 전문 영역에서 정확한 검색 및 이해를 가능하게 하여 우수한 성능을 발휘합니다.

4. Graph RAG를 통한 지능형 검색의 발전

• 4-1. 기술적 발전

• Graph RAG 기술은 지식 그래프(Knowledge Graph, KG)와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 지능형 검색의 정확도와 효율성을 크게 향상시킵니다. 지식 그래프는 노드와 에지라는 주요 구성 요소로 이루어져 있으며, 노드는 개체를, 에지는 이들 간의 관계를 나타냅니다. 이를 통해 Graph RAG는 LLM이 더욱 정확하고 상황에 맞는 데이터를 접근할 수 있도록 하여 정보에 기반한 응답을 생성하는 능력을 크게 향상시킵니다. 인기 있는 그래프 데이터베이스 제품에는 Ontotext, 성운 그래프 등의 제품이 있습니다. 특히 NebulaGraph의 Graph RAG 기술은 지식 그래프와 LLM을 통합하여 보다 지능적이고 정확한 검색 결과를 제공합니다.

• 4-2. 정보 과부하 문제 해결

• 기존의 검색 향상 기술은 ChatGPT와 같은 최신 기술로 인해 발생하는 복잡한 쿼리와 높은 수요를 만족시키기에는 한계가 있었습니다. 정보의 양이 급증하는 상황에서, Graph RAG는 지식 그래프를 활용하여 보다 포괄적인 상황별 이해를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 저렴한 비용으로 보다 스마트하고 정확한 검색 결과를 얻을 수 있습니다. Graph RAG는 기존 벡터 데이터베이스 쿼리와 관련된 계산 오버헤드를 줄이고, 대용량 데이터를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있어 정보 과부하 문제를 효과적으로 해결합니다.

• 4-3. 스마트한 검색 결과

• Graph RAG는 기존 검색 향상 기술과 비교하여 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. 첫째, 지식 그래프는 풍부하고 구조화된 정보 표현을 제공하여 복잡한 관계와 연결을 포착합니다. 둘째, 지식 그래프의 상호 연결된 특성을 통해 LLM은 원시 텍스트 데이터만으로는 도출하기 어려운 추론을 가능하게 합니다. 셋째, Graph RAG는 정보를 그래프 구조로 구성함으로써 확장성과 효율성을 높여 데이터의 잠재력을 최대한 활용합니다. 마지막으로, 지식 그래프는 도메인별 온톨로지 및 분류법을 통합하여 특정 도메인에 맞게 맞춤화될 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 Graph RAG는 의료, 금융, 엔지니어링 등 전문 도메인에서 더욱 정확하고 통찰력 있는 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

5. Graph RAG의 적용 분야

• 5-1. 의료 분야

• 의료 분야에서 Graph RAG는 복잡한 관계를 이해하고 처리함으로써 진단 및 치료에 관련된 중요한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 환자의 각종 의료 기록과 연구 데이터를 통합하여 보다 정교한 진단과 맞춤형 치료 방안을 제시할 수 있습니다. 이를 통해 의료 기관은 효율적으로 데이터를 관리하고 상호 연관된 정보를 통해 보다 정확한 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.

• 5-2. 금융 분야

• 금융 분야에서는 Graph RAG를 활용하여 금융 데이터의 복잡한 연관성을 분석하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 투자 리스크 관리, 사기 탐지 및 고객 맞춤형 금융 상품 개발 등이 가능해집니다. 예를 들어, 금융 거래 데이터와 고객 행동 데이터를 결합하여 특정 고객이 사기 행위를 할 가능성을 예측하고, 이를 사전에 방지하는 조치를 취할 수 있습니다.

• 5-3. 엔지니어링 분야

• 엔지니어링 분야에서는 Graph RAG를 사용하여 다양한 엔지니어링 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 기계 설계 데이터를 통합하여 설계 오류를 미리 감지하고 이를 개선할 수 있습니다. 또한, 설계 과정에서 발생하는 데이터를 구조화하여 이후의 프로젝트에서도 활용할 수 있도록 합니다.

6. Graph RAG와 기존 RAG 접근 방식의 비교

• 6-1. 벡터 유사성 기반 검색 기술

• 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 접근 방식은 벡터 유사성 기반 검색 기술을 활용하여 비구조화된 정보를 신속하게 찾아내는 데 효과적입니다. 이는 비트나인의 백서에 따르면 생성형 AI의 성능 향상을 위한 혁신적인 접근으로 설명됩니다.

• 6-2. 기존 RAG의 한계

• 기존 RAG 접근 방식의 한계로는 전체적인 응답을 제공하기 위해 필요한 맥락, 구조, 추론 부분에서 부족함이 있다는 점이 있습니다. 비트나인의 문서에 따르면, 이러한 한계로 인해 RAG 방식은 비구조화된 정보는 신속하게 찾아낼 수 있으나, 맥락과 구조를 반영한 전체적인 응답을 제공하는 데 어려움이 있었습니다.

• 6-3. Graph RAG의 혁신적 접근

• Graph RAG는 이러한 기존 RAG의 한계를 극복하기 위해 지식 그래프를 벡터 검색과 결합한 접근 방식을 활용하여 기능을 크게 확장시켰습니다. 비트나인의 백서에서는 Graph RAG가 복잡한 관계를 이해하고, 효율적으로 데이터를 처리하며, 특정 도메인에 맞춘 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 혁신적인 접근 방식이라고 설명됩니다.

7. 결론

• Graph RAG는 자료의 복잡한 관계와 구조를 이해하고 효율적으로 처리함으로써 기존 검색 기술의 한계를 극복하는 중요한 도구로 자리잡았습니다. NebulaGraph, Ontotext, 성운 그래프, 네오포제이 같은 제품들의 도움으로 Graph RAG는 지능적이고 정확한 검색 결과를 제공하며, 의료, 금융, 엔지니어링 등 다양한 전문 도메인에서 우수한 성능을 발휘합니다. Graph RAG의 주요 발견은 정보 과부하 문제를 해결하고, 상황별 이해와 추론 능력을 크게 향상시킨다는 점입니다. 이는 앞으로 다양한 전문 분야에서 더욱 발전할 잠재력이 있으며, 구체적인 맥락과 구조를 반영한 정교한 검색과 분석을 통해 실질적 활용성이 높습니다. 지속적인 연구를 통해 도메인별 맞춤형 접근법을 강화하고, 효율성을 더욱 향상시키는 방향으로 발전해 나갈 것입니다.

8. 용어집

• 8-1. Graph RAG [기술]

• 지능형 검색에서 중요한 역할을 담당하며, 노드와 에지로 구성된 지식 그래프를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시킵니다. Graph RAG는 복잡한 관계를 이해하고, 효율적으로 데이터를 처리하며, 특정 도메인에 맞춘 정확한 검색 결과를 제공합니다.

• 8-2. NebulaGraph [제품]

• NebulaGraph는 지식 그래프와 LLM을 통합하여 지능적이고 정확한 검색 결과를 제공하는 Graph RAG 기술을 구현합니다.

• 8-3. Ontotext [제품]

• Ontotext는 지식 그래프의 생성 및 관리를 용이하게 하는데 사용되는 그래프 데이터베이스 제품 중 하나입니다.

• 8-4. 성운 그래프 [제품]

• 성운 그래프는 지식 그래프와 LLM을 통합하여 좀 더 지능적이고 상황에 맞는 검색 결과를 제공하는 Graph RAG 기술을 구현합니다.

• 8-5. 네오포제이 [제품]

• 네오포제이는 지식 그래프의 생성 및 관리를 용이하게 하는 데 사용되는 대표적인 그래프 데이터베이스 제품들 중 하나입니다.

9. 출처 문서

• Graph RAG의 힘: 지능형 검색의 미래https://www.unite.ai/ko/power-of-graph-rag-the-future-of-intelligent-search/
• 그래프 기술이 만드는 차원이 다른 생성형 AI | 비트나인https://bitnine.net/graph-technology-generative-ai/
• Graph RAG의 힘: 지능형 검색의 미래https://www.unite.ai/ko/%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84%EB%9E%98%EA%B7%B8%EC%9D%98-%ED%9E%98%2C-%EC%A7%80%EB%8A%A5%ED%98%95-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%9D%98-%EB%AF%B8%EB%9E%98/