GraphRAG: 지식 그래프로 한계를 넘는 차세대 RAG 혁신

1. 요약

• 현대 언어 모델(LLM)은 환각 현상으로 인한 부정확성 문제를 지속적으로 겪어 왔으며, 이는 특히 사용자에게 잘못된 정보를 제공하는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 상황에서 Retrieval Augmented Generation(RAG) 기술이 등장하여 외부 문서를 통해 LLM의 응답을 보완하는 역할을 수행하고 있습니다. 그러나 기존의 RAG 방식은 벡터 검색에 기반하여 데이터를 고차원 벡터로 변환하고 유사성만을 측정하는 접근에서 오는 한계를 드러냈습니다. 이에 따라, 데이터의 복잡한 관계와 깊은 맥락을 충분히 반영하지 못하고 있는 현실이 드러났습니다. GraphRAG는 이러한 문제를 해결하기 위해 지식 그래프의 개념을 도입하여, 데이터 간의 정교한 관계를 모델링함으로써 검색 품질과 정보 전달의 정확성을 획기적으로 향상시켰습니다. 지식 그래프는 데이터를 노드와 엣지로 구조화하여 관계를 명확하게 표현하고 이를 통해 복잡한 질문에 대한 보다 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있습니다. 본 보고서에서는 GraphRAG의 등장 배경, 기술 구조, 적용 사례, 그리고 향후 전망을 시간적 흐름에 따라 분석하고 있습니다. 결국, GraphRAG는 단순히 기존의 RAG 방식을 개선하는 것을 넘어, 지식 그래프를 활용하여 정보 처리의 혁신을 이끌어내는 기술로 자리잡아가고 있습니다. 이는 다양한 분야에서 정보 검색의 품질을 높이고, 사용자가 요구하는 맥락적 깊이를 이해할 수 있도록 돕는 촉매제가 되고 있습니다.

2. RAG의 한계와 GraphRAG 등장 배경

• 2-1. LLM 환각 현상의 원인

• 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받고 있는 기술입니다. 그러나 이들 모델은 종종 환각(Hallucination) 현상이라고 알려진 문제를 겪습니다. 이는 LLM이 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상으로, 특히 사용자가 그 내용을 실제로 믿을 가능성이 있습니다. 이러한 환각은 모델이 학습한 데이터의 불완전성, 그에 따른 일반화 문제, 맥락 이해의 부족에서 기인합니다. 예를 들어, LLM은 특정 키워드에 대한 응답을 생성할 때, 그 키워드와 직접 관련이 없는 정보나 오류를 포함할 수 있습니다. 그 결과, 사용자에게 비신뢰성 높은 정보를 제공하여 의사결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

• 2-2. 벡터 검색 방식의 제약

• Retrieval Augmented Generation(이하 RAG) 시스템은 LLM이 생성한 텍스트의 정확성을 보완하기 위해 외부 데이터 소스를 활용하여 정보를 검색하는 기술입니다. 그러나 기존의 RAG 접근 방식은 주로 벡터 검색에 기반해 이뤄지며, 이는 데이터를 고차원 벡터로 변환해 유사성을 측정하는 방식입니다. 이런 방식은 단순하게 유사한 벡터를 찾는 데 효과적이나, 데이터 간의 복잡한 관계나 맥락을 충분히 반영하지 못하는 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 두 개의 문서가 고차원 벡터 공간에서 가까운 거리로 존재하더라도, 그 내용은 서로 전혀 다른 맥락일 수 있습니다. 이러한 벡터 검색 방식의 제약은 RAG가 제공하는 정보의 맥락적 깊이는 희생하게 됩니다.

• 2-3. 지식 그래프 결합 필요성

• 이러한 한계를 극복하기 위해 지식 그래프의 결합이 필요해졌습니다. 지식 그래프는 데이터 간의 관계를 노드와 엣지 형태로 구조화하여 데이터를 보다 명확하게 표현합니다. 각 노드는 개별 데이터 포인트를, 엣지는 데이터 간의 관계를 나타냅니다. 이 구조적 데이터 표현 방식은 복잡한 관계를 효과적으로 캡처할 수 있어, 벡터 검색 방식에서 놓치기 쉬운 맥락적 정보를 보완할 수 있습니다. 예를 들어, 'A 연구원'을 중심으로 한 지식 그래프가 있다면, 그와 연관된 연구원, 연구 분야, 협업 문제 등을 통해 다양한 경로로 정보를 검색할 수 있습니다. 이러한 점에서는 지식 그래프가 RAG 시스템에 강력한 보완 역할을 할 수 있으며, 이를 통해 GraphRAG가 등장하게 된 배경이 강화됩니다.

3. GraphRAG의 기술 구조와 작동 원리

• 3-1. 그래프 데이터베이스 활용 방식

• GraphRAG는 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 활용하여 데이터를 저장하고 관리합니다. 이러한 그래프 데이터베이스는 노드(Node)와 관계(Edge)로 구성되어 있어 데이터 간의 복잡한 관계를 효과적으로 표현할 수 있습니다. GraphRAG는 일반적인 벡터 검색 방식과는 달리, 그래프를 통해 데이터의 관계를 시각화하고 이해할 수 있는 장점을 가지고 있어 더 깊이 있는 정보 검색을 가능하게 합니다.

• 예를 들어, GraphRAG는 “A 연구원과 협업한 연구자들이 주로 연구한 주제는 무엇인가?”와 같은 복잡한 질문에 대해 데이터를 여러 홉(hop)을 통해 추적하고, 이를 기반으로 바로 답변을 도출할 수 있습니다. 이 과정에서 사용자는 관계를 명확하게 파악할 수 있고, 결과의 설명이 용이해져 LLM을 통한 설명 가능한 AI를 구현하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 3-2. 노드·관계 모델링 기법

• GraphRAG의 핵심은 노드와 관계를 어떻게 모델링하느냐에 있습니다. 각 노드는 정의된 정보 단위를 의미하며, 이는 주로 엔티티(entity), 즉 사용자, 사물 또는 개념을 나타냅니다. 관계는 이러한 노드 간의 상호작용을 나타내며, 이로 인해 복합적이고 심층적인 데이터 쿼리가 가능해집니다.

• GraphRAG에서는 데이터의 다양한 관계를 탐색하기 위해 LLM을 활용하여 자연어의 질문을 Cypher 쿼리로 변환하고, 이를 통해 노드 간의 관계를 탐색합니다. 예를 들어, 특정 노드에 대한 정보를 추출하기 위해 Neo4j의 Cypher를 사용하여, 작성된 블로그 포스트와 관련된 다양한 메타 정보를 함께 조회하는 방식으로 작동합니다. 이렇게 모델링된 정보는 GraphRAG의 검색 품질을 획기적으로 높이는 역할을 합니다.

• 3-3. Neo4j 기반 구현 예시

• GraphRAG의 구현 예시로는 Neo4j 인스턴스를 설정하는 과정이 있습니다. 사용자는 Neo4j Aura와 같은 클라우드 서비스 또는 Docker를 통해 로컬 환경에 Neo4j를 설치할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 그래프 데이터베이스를 구축하기 위해 아래와 같은 절차를 따라 할 수 있습니다:

• 1. **Neo4j 환경 설정**: `docker run -d --restart always --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 --env NEO4J_AUTH=neo4j/000000 --volume=/yourdockerVolume/neo4j:/data neo4j:latest`와 같은 명령어로 로컬에서 Neo4j를 실행합니다.

• 2. **데이터 로딩**: 이후 LangChain과 같은 라이브러리를 활용하여 Wikipedia에서 데이터를 가져와 필요한 정보로 전처리한 후, Neo4j에 적재합니다. 이 단계에서 GraphRAG는 각 문서의 엔티티와 그 관계를 자동으로 분석하여 그래프를 구축합니다. 이는 복잡한 관계를 명시적으로 드러내어, 사용자가 데이터 간의 계층적 연결성을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.

4. GraphRAG의 주요 기능 및 이점

• 4-1. 맥락적 연관성 강화

• GraphRAG는 지식 그래프의 구조적 특성을 활용하여 문서 간의 복잡한 관계와 맥락을 이해하는 데 큰 강점을 보입니다. 기존 RAG 시스템은 주로 벡터 검색에 의존하여 단순한 유사성 기반 검색을 수행하였으나, 이러한 방식은 복잡한 질문에 대한 응답 생성에서 한계를 보였습니다. 예를 들어, 단순히 'A와 B의 관계는?'이라고 질문할 경우, GraphRAG는 A와 B가 공유하는 조상 노드 또는 관련 특성을 통해 보다 정확하고 심층적인 응답을 생성할 수 있습니다. 이러한 맥락적 연관성은 사용자가 요청한 정보의 정확성을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다.

• 4-2. 응답 정확도 개선 메커니즘

• GraphRAG는 노드와 엣지를 포함하는 지식 그래프를 사용하여 정보 검색의 품질을 극대화합니다. 지식 그래프는 데이터 간의 관계를 시각적으로 표현하는 구조로, 각 엔티티와 이들 간의 관계는 명확히 정의되어 있습니다. 예를 들어, GraphRAG는 연구자와 그들이 작업한 프로젝트 간의 관계를 파악하여 연구자에게 더 관련 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 특히 전문적인 정보를 필요로 하는 분야에서 인사이트를 제공하는 데 매우 유용합니다. GraphRAG의 응답 개선 메커니즘은 사용자가 이해하기 쉬운 방식으로 정보를 구조화하여, 복잡한 질문에도 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

• 4-3. 계층화된 검색 프로세스

• GraphRAG의 또 다른 혁신적인 기능은 계층화된 검색 프로세스입니다. 이 프로세스는 사용자의 요청을 여러 단계로 나누어 처리함으로써 정보를 보다 체계적으로 접근할 수 있게 합니다. 계층화된 검색을 통해 GraphRAG는 우선 가장 일반적인 질문에 대한 요약 정보를 제공하고, 이후 사용자가 필요로 하는 추가 세부 사항까지 단계적으로 접근할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 사용자가 특정 기술에 대한 일반적인 정보를 요청할 경우, GraphRAG는 먼저 그 기술의 기본 개념을 설명한 뒤, 추가적으로 관련 사례나 적용 방식에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 계층화된 검색 방식은 사용자에게 보다 유용한 결과를 제공하여 정보 탐색의 효율성을 높입니다.

5. GraphRAG 적용 사례 및 실용적 활용

• 5-1. 도메인별 지식 그래프 구축

• GraphRAG의 적용 가능성은 각 도메인에 맞는 지식 그래프를 구축하는 데에서 두드러지게 나타납니다. 실제로 GraphRAG는 과학, 의료, 금융 및 기술과 같은 다양한 분야에서 맞춤형 지식 그래프를 생성하고 활용하는 데 사용되고 있습니다. 지식 그래프는 데이터 간의 복잡한 관계를 시각적으로 표현하며, 도메인 전문 지식을 바탕으로 구축됩니다. 이러한 맞춤형 그래프는 LLM이 유의미한 응답을 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 풍부하게 제공합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 환자의 증상과 관련된 질병 간의 관계를 시각적으로 나타낸 지식 그래프를 구축하면 의사가 환자의 상태를 보다 정확히 진단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 5-2. 응답 품질 향상 사례

• GraphRAG는 복잡한 질문에 대한 응답 품질을 향상시키는 데 매우 효과적입니다. 예를 들어, 한 기업은 고객 지원 시스템에 GraphRAG를 통합하여 고객이 ‘제품의 기능과 설치 방법’에 대한 질문을 했을 때, 관련된 모든 정보를 관계형 데이터로 추출하여 정확하고 깊이 있는 답변을 제공할 수 있었습니다. 이러한 개선은 고객 만족도를 크게 높였으며, 고객지원 팀의 업무 효율성도 증가시켰습니다. 또한, 학술 연구에서는 GraphRAG를 사용하여 논문 간의 인용 관계를 명확히 하여 연구 데이터를 더욱 풍부하게 다루는 데 성공했습니다.

• 5-3. 실제 프로젝트 코드 예시

• GraphRAG를 구현하기 위한 실제 코드 예시는 다음과 같습니다. 다음과 같은 코드를 통해 GraphRAG와 Neo4j를 이용한 지식 그래프 구축을 할 수 있습니다. ```python import os from langchain_community.graphs import Neo4jGraph graph = Neo4jGraph(url=os.environ['NEO4J_URI'], username=os.environ['NEO4J_USERNAME'], password=os.environ['NEO4J_PASSWORD']) # 데이터 로딩 및 그래프에 추가 items = [...] # 노드 데이터를 정의합니다. for item in items: graph.add_node(item) ``` 이 코드 샘플에서 환경 변수를 사용하여 Neo4j 데이터베이스에 연결하고, 특정 데이터를 노드로 추가하는 방식을 보여주고 있습니다. 추가적으로, LLM을 이용한 자연어 질문을 Cypher 쿼리로 변환하여 노드 간의 관계를 질의할 수 있도록 GraphCypherQAChain을 활용한 예시는 다음과 같습니다. ```python from langchain.chains import GraphCypherQAChain cypher_chain = GraphCypherQAChain.from_llm(graph=graph) response = cypher_chain.invoke({"query": "임상 연구에서 다른 학생과 헬스케어 관련 주제를 다루고 있는 사람들은 누구인가요?"}) print(response) ``` 위의 예시는 연구 과정 중에 발생하는 질문을 효과적으로 처리하는 데 있어 GraphRAG가 어떻게 활용될 수 있는지를 잘 보여줍니다. 이러한 각 예시는 GraphRAG의 높은 활용 가능성과 데이터 간의 관계를 명확히 하는 데 기여하는 강점을 입증합니다.

6. 향후 발전 방향과 전망

• 6-1. 상용화 및 제품화 가능성

• GraphRAG는 특히 기업 및 연구개발 분야에서의 상용화가 기대됩니다. RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술의 혁신을 통해 데이터 검색 및 처리가 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 가능성이 높기 때문입니다. 다양한 산업, 예를 들어 금융, 헬스케어, 그리고 교육 분야에서 GraphRAG를 활용한 맞춤형 정보 제공 및 데이터 분석 시스템이 구현될 수 있습니다. 향후 몇 년 내에 이러한 시스템이 상용화됨으로써, 기업들은 고객 맞춤형 서비스 개선과 운영 효율성을 동시에 추구할 수 있을 것으로 예상됩니다.

• 6-2. 다중 도메인 확장 전략

• GraphRAG는 다중 도메인으로의 확장을 가능하게 하는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이는 사용자 요구에 따라 특정 도메인에서 수집된 정보를 바탕으로 지식 그래프를 더욱 정교하게 구축할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 의료, 법률, 교육, 그리고 기술 산업 등 다양한 분야에서 적용할 수 있는 맞춤형 지식 그래프를 구축하여 정보의 유용성을 극대화할 수 있습니다. 이러한 방법론은 다양한 데이터 소스에서 유의미한 통찰력을 도출하여 각 도메인에 특화된 솔루션을 제공하는 데 기여할 것입니다.

• 6-3. AI 연구 통합 기회

• GraphRAG 기술은 현재 AI 연구에서 중요한 진전을 이루는 체계로 자리매김하고 있습니다. 이에 따라, 다양한 AI 모델과의 통합 기회를 통해 GNN(Graph Neural Network) 및 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 혁신적인 연구가 이루어질 가능성이 높아졌습니다. 실시간 데이터 처리, 자동화된 데이터 인사이트 생성, 그리고 예측 분석 분야에서 협업이 활성화될 것입니다. 이러한 발전은 GraphRAG의 기능성과 성능을 지속적으로 향상시키며, AI 분야의 전반적인 발전에 기여할 것입니다.

결론

• 결론적으로, GraphRAG는 RAG의 기존 한계를 극복하고, LLM의 응답 정확성과 그 맥락적 깊이를 동시에 확보하는 혁신적 접근 방식으로 평가될 수 있습니다. 지식 그래프를 활용하여 데이터 간의 구조적 관계 모델링이 가능해짐으로써, 단순 벡터 유사도 검증을 넘어 복합적인 데이터 연결성을 확보하는 데 중요한 기여를 하고 있습니다. 향후 GraphRAG의 상용화가 확대되며 다양한 도메인에 도입될 가능성이 높아지고 있습니다. 특히 기업들은 금융, 헬스케어 및 교육 등 여러 산업에서 맞춤형 정보 제공 및 데이터 분석 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 경향은 사용자에게 더 나은 정보 서비스를 제공하고, 해당 업종의 운영 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다. 아울러 GraphRAG는 AI 모델과의 긴밀한 통합 연구를 통해 실시간 데이터 처리, 자동화된 데이터 인사이트 생성, 예측 분석 등 다각적인 분야에서의 혁신을 이루어낼 것으로 보입니다. 이 과정에서 GraphRAG는 지능형 정보 검색의 새로운 표준을 제시하며, AI 기술 발전에 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다.

용어집

• GraphRAG: Graph Retrieval Augmented Generation의 약자로, 지식 그래프를 활용하여 데이터를 관계적으로 모델링함으로써 정보 검색의 품질과 응답의 정확성을 향상시키는 혁신적인 기술이다.

• RAG: Retrieval Augmented Generation의 약자로, 외부 문서를 활용해 언어 모델의 응답을 보완하는 기술이다. 그러나 기존 RAG는 복잡한 데이터의 관계와 맥락을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지닌다.

• LLM: 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 통해 학습하여 자연어 처리 분야에서 다양한 작업을 수행하는 모델을 의미한다. 그러나 종종 신뢰성 높은 정보를 제공하지 못하는 환각 현상을 경험한다.

• 환각 현상: LLM이 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상으로, 이는 사용자가 그 내용을 실제로 믿도록 만들 수 있으며, 모델의 학습 데이터의 불완전성에서 기인한다.

• 벡터 검색: 주어진 데이터를 고차원 벡터로 변환하여 유사성을 측정하는 방법으로, 정보 검색에서 자주 사용되지만 데이터 간의 복잡한 관계를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다.

• 지식 그래프: 데이터 간의 관계를 노드와 엣지의 형식으로 구조화하여 표현한 데이터베이스 형태로, 복잡한 관계를 이해하는 데 강력한 도구로 작용한다.

• Neo4j: 지식 그래프를 구현하는 데 주로 사용되는 그래프 데이터베이스 플랫폼으로, 노드와 엣지를 기반으로 데이터의 복잡한 관계를 효율적으로 표현할 수 있다.

• Cypher: Neo4j 그래프 데이터베이스에서 데이터를 질의하기 위해 사용되는 쿼리 언어로, 자연어 질문을 변환하여 데이터 간의 관계를 탐색하는 데 활용된다.

• AI: 인공지능(Artificial Intelligence)의 약자로, 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 기술을 포함하여 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템을 의미한다.

• 검색 향상: 정보 검색 시스템의 품질을 향상시키기 위해 적용되는 기술이나 방법을 의미하며, GraphRAG의 주된 목표 중 하나이다.

• 관계 데이터: 데이터 간의 다양한 관계를 명시적으로 표현하는 데이터 형태로, 지식 그래프와 같은 구조를 통해 더 깊은 정보 이해가 가능하다.

• 환각 방지: LLM의 응답에서 비신뢰성 높은 정보를 줄이기 위해 적용되는 기술이나 방법을 의미하며, RAG와 GraphRAG와 같은 혁신 기술이 이 목표를 가지고 있다.

• 맥락: 특정 정보나 사건이 발생하는 환경이나 배경을 의미하며, GraphRAG는 이를 바탕으로 보다 심층적인 질문 응답을 수행할 수 있다.

• 응답 정확도: 정보 시스템이 생성하는 응답의 신뢰성과 관련성을 의미하며, GraphRAG 기술은 이를 극대화하기 위한 구조적 모델링을 활용한다.

• 실제 프로젝트 코드: GraphRAG와 Neo4j를 활용하여 지식 그래프를 구축하고 정보를 검색하는 과정에서 작성된 구체적인 코드 샘플을 의미한다.

출처 문서

• 지식그래프에 대한 RAG 구현하기https://medium.com/@nuatmochoi/%EC%A7%80%EC%8B%9D%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-rag-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EA%B8%B0-d979240daa1f
• GraphRAG: 혁신적인 RAG 시스템으로 지식 그래프 추출 및 분석https://woy.ai/ko/p/graphrag
• 지식 그래프 검색을 위해 향상된 GraphRAG(Neo4j 코드를 기반으로 구현됨)-일체 포함-php.cnhttps://m.php.cn/ko/faq/1796496841.html