AI의 힘을 끌어내는 새로운 접근법: Graph RAG와 지식 그래프의 서사

1. 요약

• AI의 발전은 기업들에게 여러 도전 과제를 안겨주고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 Graph RAG와 지식 그래프가 주목받고 있습니다. AI 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 도입은 데이터 기반 의사 결정을 빠르고 효율적으로 할 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 많은 기업들이 보유한 중요한 데이터는 종종 관계형 데이터베이스에 저장되어 있어 효과적으로 활용하기 어려운 상황입니다. 이로 인해 AI의 활용도에 제한이 생기며, 데이터 통합의 어려움이 더욱 두드러집니다. 기업들은 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 다양한 출처의 데이터를 관리해야 하며, 이 과정에서 개인 정보 보호와 데이터 접근성의 문제 또한 존재합니다.

• 대규모 언어 모델은 비정형 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보이지만, 여러 기업의 독점적 데이터와의 통합이 필수적입니다. 이 과정에서 검색 증강 생성(RAG) 기술이 기업들이 LLM의 잠재력을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. RAG는 기업 데이터를 LLM과 효과적으로 결합해 정확하고 적시의 답변을 생성하여 고객 서비스의 질을 높이고 기업의 업무 효율성을 크게 향상시키고 있습니다.

• 기업들이 직면한 데이터 활용 문제는 비정형 및 정형 데이터 간의 통합이 어렵다는 점과 데이터 저장소가 분산되어 있는 점에서 비롯됩니다. 가트너는 기업들이 LLM과 지식 그래프의 결합을 통해 오류를 줄이고 안정성을 높일 수 있는 방안을 모색해야 한다고 강조하였습니다. 지식 그래프는 정형 데이터 간의 관계를 명확히 하여 AI의 의사 결정 과정에서 활용될 수 있도록 지원하는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.

2. AI 활용의 현황과 도전 과제

• 2-1. AI 기술의 진화와 기업 환경

• AI 기술은 지난 몇 년간 비약적인 발전을 이룩하였으며, 이는 기업 환경에도 큰 변화를 가져왔습니다. 최신 대규모 언어 모델(LLM)의 도입은 기업들이 데이터 기반의 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있는 기회를 제공하였습니다. 그러나, 기업들이 이러한 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 내부 데이터와 AI 솔루션 간의 효율적인 통합이 필수적입니다. LLM은 비정형 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보이지만, 많은 기업들이 보유한 중요한 정보가 관계형 데이터베이스나 기타 정형 데이터 형태로 저장되어 있어 AI 활용이 제한되는 실정입니다. 이러한 정보들은 AI의 학습 및 의사결정 과정에서 중요한 역할을 해야 하지만, 기존 시스템만으로는 그 활용이 어렵습니다.

• 하이브리드 멀티클라우드 환경의 확산에 따라 데이터의 출처가 다양화되고 이로 인해 데이터 통합의 어려움이 더욱 증가하고 있습니다. 기업들은 온프레미스 데이터 센터와 여러 클라우드 플랫폼에 데이터를 분산 저장하고 있는데, 이로 인해 LLM과의 통합 시 데이터 접근성이 저하되고 개인 정보보호의 위험 또한 증가합니다. 따라서 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해 보다 안전하고 효율적인 데이터 관리 솔루션을 모색하고 있습니다.

• 2-2. 대규모 언어 모델의 활용 경향

• 대규모 언어 모델(LLM)은 기업 환경에서의 AI 활용을 고도화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 이러한 LLM은 인터넷상의 방대한 데이터로 훈련되므로, 기업의 독점적 데이터와의 통합이 필요합니다. 이 과정에서 '검색 증강 생성(RAG)' 기술이 기업들이 LLM의 잠재력을 극대화할 수 있도록 돕는 중요한 방식으로 주목받고 있습니다.

• 검색 증강 생성(RAG)은 LLM과 기업 데이터를 효과적으로 결합하여 더욱 정확하고 적시의 답변을 제공할 수 있는 방법입니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 RAG를 통해 고객의 질문에 대해 관련 정보를 실시간으로 검색하여 빠르고 정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이는 데 크게 기여하며, 기업의 효율성을 극대화하는 데 중요한 요소로 작용합니다.

• 2-3. 기업이 직면한 데이터 활용 문제

• 오늘날 많은 기업들은 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 다양한 도전에 직면해 있습니다. 비정형 데이터와 정형 데이터 간의 통합이 어려운 데다, 데이터 저장소가 다양하게 분산되어 있어 일관된 데이터 관리가 어렵습니다. 이러한 환경에서 기업들은 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 결과를 얻기 위해, 데이터의 품질과 접근성을 확보하는 것이 필수적입니다.

• 가트너는 기업들이 LLM과 지식 그래프를 결합하여 오류를 줄이고 안정성을 높일 수 있도록 해야 한다고 강조하였습니다. 그러나 데이터 간의 관계를 이해하고 이를 기반으로 AI 시스템을 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이때 지식 그래프의 도입은 중요한 해결책이 될 수 있습니다. 지식 그래프는 정형 데이터 간의 관계를 명확히 하고, AI가 보다 정확한 답변을 생성할 수 있도록 지원하여, 기업들이 직면한 데이터 활용 문제를 일부 해결할 수 있는 길을 제공합니다.

3. 지식 그래프의 의미와 필요성

• 3-1. 지식 그래프란 무엇인가?

• 지식 그래프는 데이터 간의 관계를 이해하고, 이를 기반으로 의미 있는 정보를 생성해내는 구조적 데이터베이스입니다. 이는 개별 데이터 포인트가 서로 어떻게 연결되어 있는지를 시각화한 것으로, 문서, 개체, 속성 사이의 관계를 나타내어 더 깊이 있는 통찰력을 제공합니다. 특히, 기업이 나날이 증가하는 비정형 및 정형 데이터 속에서 핵심 정보를 효율적으로 추출하고 활용하기 위해 필요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 지식 그래프는 데이터 저장소와 별개로 존재하며, 기존의 데이터베이스 구조를 변경하지 않고도 관계를 시각적으로 이해할 수 있게 해줍니다.

• 3-2. 기업 데이터와 지식 그래프의 관계

• 기업이 보유한 데이터는 대개 관계형 데이터베이스, 스프레드시트, 그리고 기타 정형 데이터 형태로 저장됩니다. 그러나 이러한 데이터 저장 방식은 대규모 언어 모델(LLM)의 학습에 적합하지 않으며, 기업 내에서의 실질적인 활용에는 한계가 있습니다. 지식 그래프는 이러한 데이터들을 연결해 효율적으로 관리하고, 각 데이터 간의 관계를 명확히 하여 의미를 부여합니다. 이를 통해 기업은 기존 데이터에서 새로운 인사이트를 발견하고, 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

• 3-3. 지식 그래프의 도입이 LLM의 한계를 극복하는 방법

• 지식 그래프는 LLM의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. LLM은 비정형 데이터를 처리하는 데 강점을 보이지만, 기업이 보유한 중요한 정보는 정형 데이터로 저장되어 있어 접근이 어렵습니다. 그러나 지식 그래프를 활용하면 이러한 정보 사이의 관계를 명확히 하고, 이 정보를 기반으로 LLM이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하게 할 수 있습니다. 예를 들어, 기업의 제품 정보나 고객 데이터를 연결해 보다 심층적으로 분석하는 과정에서 지식 그래프는 핵심적인 역할을 합니다. 결과적으로, 이론적으로는 LLM이 기업 데이터를 보다 잘 이해하고, 적절한 데이터를 빠르게 검색해 활용할 수 있도록 도와줍니다.

4. Graph RAG: 혁신적 검색 기술의 부상

• 4-1. Graph RAG의 원리와 특징

• Graph RAG(검색 증강 생성)는 데이터 중심의 시대에 맞춰 정보 검색 기술의 혁신적인 접근 방식으로 등장하였습니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)과 지식 그래프의 강력한 결합을 통해, Graph RAG는 불완전하고 피상적인 검색 결과를 극복하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Graph RAG의 기본 원리는 사용자의 쿼리에 대해 외부 지식 소스에서 정보를 검색하고, 이를 LLM의 생성 과정에 도입하여 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 것입니다. 이 과정에서 Graph RAG는 문맥을 이해하고, 복잡한 관계를 파악하는 데 유리한 지식 그래프를 활용하여 정보 검색의 질을 향상시킵니다.

• 4-2. 기존 검색 엔진의 한계

• 기존 검색 엔진은 정보 검색에 있어 다양한 도전 과제에 직면해 있습니다. 특히, 롱테일 쿼리나 전문 도메인에 대한 검색의 경우, 사용자들의 복잡하고 미묘한 요구를 충족시키지 못하는 한계가 있습니다. 이는 검색의 정확도와 유용성에 큰 영향을 미치며, 정보 과부하 상황에서 사용자가 필요한 정보를 신속하게 찾기 어렵게 만듭니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 키워드 매칭과 벡터 유사성에 의한 방식 개선이 필요합니다. Graph RAG는 지식 그래프를 활용하여 보다 정교하고 유기적인 검색 결과를 제공함으로써 기존 검색 엔진의 이러한 한계를 극복할 수 있도록 돕습니다.

• 4-3. Graph RAG가 제공하는 지능적 검색의 정의

• Graph RAG에서 제공하는 지능적 검색은 단순히 키워드에 기반한 검색 결과를 넘어서는 대안입니다. 지식 그래프와 함께 작동하는 Graph RAG는 정보를 구성하는 개체 간의 관계를 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 사용자에게 상황에 맞는 보다 통찰력 있는 검색 결과를 전달합니다. 또한, Graph RAG는 관련 데이터를 효율적으로 처리하여 사용자 query에 대해 논리적이고 의미 있는 응답을 생성할 수 있는 능력을 부여함으로써, 검색 경험을 획기적으로 개선합니다. 이를 통해 각 도메인별로 요구되는 전문 지식을 통합하여 심층적인 분석 결과를 도출하는 데 기여합니다.

5. 실제 사례 분석: Graph RAG와 지식 그래프의 적용

• 5-1. Graph RAG를 활용한 기업 사례

• 최근 여러 기업들이 Graph RAG(검색 증강 생성)와 지식 그래프 기술을 활용하여 AI의 통찰력을 극대화하고 있습니다. 이 기술은 기업의 특정 데이터에 맞춤형으로 적용되어 많은 효율성을 만들어 주고 있으며, 특히 의료와 법률 분야에서 두드러진 성과를 보이고 있습니다. 예를 들어, 세계적인 제약기업인 노바티스(Novartis)는 Graph RAG를 통해 임상 데이터와 외부 연구 자료를 연결하여 신약 개발 속도를 가속화하고 있습니다. 그들은 유전자, 질병, 화합물 간의 관계를 명확히 이해하고 이를 통해 신약 후보를 빠르게 발견할 수 있게 되었습니다. 파트너십과 협업이 극대화된 결과라 할 수 있습니다.

• 또 다른 사례로, 미국의 유명 로펌이 Graph RAG를 활용하여 법률 조사 및 판례 분석의 효율성을 높이고 있습니다. 이 로펌은 법적 문서, 판례법, 사법 의견 등으로 구성된 방대한 지식 그래프를 구축하였으며, 변호사들은 자연어 쿼리를 통해 그 속에서 관련한 판례를 신속하게 찾아낼 수 있게 되었습니다. 이러한 방식은 사례 준비의 포괄성을 높이며 클라이언트 서비스의 질을 크게 향상시켰습니다.

• 5-2. 효과적인 AI 모델 구축을 위한 전략

• 효과적인 AI 모델 구축을 위해 Graph RAG와 지식 그래프를 도입하는 기업들은 몇 가지 공통된 전략을 적용하고 있습니다. 첫째, 데이터 통합을 통해 기업의 내부 데이터와 외부 연구 자료를 함께 활용하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터의 다양성을 확보하고, 정보를 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.

• 둘째, 지속적인 데이터 업데이트체계를 마련하여 최신 정보를 즉시 활용할 수 있도록 하는 것이 필요합니다. 이와 함께, AI 모델이 가진 기존의 한계를 인식하고 고급 연산 기술을 통해 문제를 해결하기 위한 지속적인 노력이 요구됩니다. 예를 들어, 고객 서비스 팀에서는 제품 매뉴얼, 고객 피드백, 시장 조사 데이터 등을 Graph RAG로 통합하여 고객이 더 나은 응답을 받을 수 있도록 하고 있습니다. 이는 고객 충성도를 높이는 데 열쇠가 됩니다.

• 셋째, 지식 그래프 설계 시 비즈니스 목표에 부합하는 온톨로지를 수립하여야 합니다. 각 기업이 별도로 보유하고 있는 고유한 데이터 특성을 이해하고 이를 기반으로 맞춤형 지식 그래프를 설계하는 것이 성공적인 AI 모델 구축의 핵심입니다.

• 5-3. 지식 그래프 도입 후의 성과 분석

• 여러 기업이 Graph RAG와 지식 그래프를 활용한 결과, 많은 긍정적인 성과를 보고하고 있습니다. 예를 들어, 링크드인(LinkedIn)은 RAG와 지식 그래프를 결합하여 고객 서비스 애플리케이션의 정확도를 최대 78% 향상시켰습니다. 이 기술로 인해 고객 문제 해결에 필요한 평균 시간을 29% 단축시키는 성과를 달성했습니다.

• 마이크로소프트(MS) 역시 Graph RAG를 활용하여 내부 문서 검색의 효율성을 높이고 있으며, 이로 인해 기업의 데이터 처리 속도와 비용 효율성을 대폭 개선했습니다. 그들은 97% 적은 토큰을 사용하면서도 더 포괄적인 답변을 제공할 수 있는 가능성을 확인하였습니다.

• 이외에도 대형 미디어 출판사들은 지식 그래프를 통해 고객의 시청 패턴을 분석하고, 맞춤형 콘텐츠를 제안하는 AI 시스템을 구축하였습니다. 이러한 접근 방식은 광고 매출 증가와 고객 만족도를 높이는 데 크게 기여하고 있습니다.

결론

• AI 기술의 발전과 그 실질적 적용은 기업들에게 여러 도전과 기회를 제공합니다. Graph RAG와 지식 그래프의 도입은 기업이 데이터 통합의 문제를 극복하고, AI의 성능을 극대화할 수 있는 주요 수단임을 알 수 있습니다. 이 기술들은 복잡한 데이터 관계를 시각적으로 이해하고 활용할 수 있도록 도와 기업의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 기업들은 Graph RAG와 지식 그래프를 통한 접근 방식을 통해 더욱 효과적인 데이터 활용 방안을 모색할 수 있으며, 이를 통해 AI 솔루션의 통합으로 경쟁 우위를 더욱 강화할 수 있게 됩니다. AI 기술의 발전은 단순히 기술 수준의 향상이 아닌, 기업의 전략적 결정과 시장 접근 방식까지 변화시키는 힘을 지니고 있습니다.

• 따라서, 향후 기업들이 AI 기술을 적용함에 있어서는 기술의 발전과 함께 실용적이고 혁신적인 접근 방식을 지속적으로 모색해야 합니다. 이러한 과정은 기업이 내놓는 결과물의 질을 높이는 것은 물론, 고객의 만족도를 극대화하는 데도 크게 기여할 것입니다.

용어집

• 검색 증강 생성(RAG) [기술]: 검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)과 기업 데이터를 결합하여 보다 정확하고 적시의 답변을 제공하는 기술입니다.

• 지식 그래프 [도구]: 지식 그래프는 데이터 간의 관계를 명확히 하여 의미 있는 정보를 생성하는 구조적 데이터베이스로, AI의 의사 결정과 분석에 도움을 줍니다.

• 하이브리드 멀티클라우드 [환경]: 하이브리드 멀티클라우드는 온프레미스 데이터 센터와 여러 클라우드 플랫폼을 혼합하여 데이터 저장 및 관리하는 방식입니다.

• 비정형 데이터 [데이터 유형]: 비정형 데이터는 구조가 정해져 있지 않은 데이터로, 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형식을 포함합니다.

• 정형 데이터 [데이터 유형]: 정형 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장되고, 특정 형식이나 구조를 갖춘 데이터로, 스프레드시트나 데이터베이스 표 형태로 존재합니다.

• 온톨로지 [개념]: 온톨로지는 특정 분야의 데이터와 그 관계를 표현하기 위한 개념적 모델로, 지식 그래프 설계에 있어 중요합니다.

출처 문서

• F5 및 NetApp과 함께 RAG를 사용하여 AI의 마법을 풀어내다https://www.f5.com/ko_kr/company/blog/unlocking-magic-ai-rag-f5-netapp
• “환각 줄이고 정확도 최대 78% 올려”··· ‘지식 그래프’로 AI 성능 높이는 기업들https://www.cio.com/article/3816012/%ED%99%98%EA%B0%81-%EC%A4%84%EC%9D%B4%EA%B3%A0-%EC%A0%95%ED%99%95%EB%8F%84-%EC%B5%9C%EB%8C%80-78-%EC%98%AC%EB%A0%A4%C2%B7%C2%B7%C2%B7-%EC%A7%80%EC%8B%9D-%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84.html
• 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/