Graph RAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)는 그래프 기반 데이터(지식 그래프, 그래프 데이터베이스)와 검색 보강 생성(RAG) 방식을 결합한 AI 기술입니다. 대형 언어 모델(LLM)에 구조화된 관계형 지식을 연동해 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공합니다.
주요 특징:
• 그래프 기반 지식(Graph-Structured Knowledge)
노드(엔터티)와 엣지(관계)로 구성된 그래프 데이터를 활용해 복잡한 관계를 표현합니다.
• 고도화된 검색(Enhanced Retrieval)
지식 그래프에서 정확하고 관련성 높은 정보를 검색해 생성형 AI 응답의 근거로 활용합니다.
• 맥락 이해력 강화(Improved Contextual Understanding)
그래프 속 관계 정보를 활용해 더 일관되고 신뢰성 높은 결과를 생성합니다.
• 실시간 업데이트(Dynamic Updates)
그래프 데이터를 실시간으로 수정·추가할 수 있어 최신 정보 반영이 가능합니다.
활용 사례:
• 엔터프라이즈 AI
내부 지식 그래프와 통합하여 맞춤형 고객지원 및 의사결정 지원
• 질의응답 시스템(Question Answering)
도메인 특화 지식 그래프를 통해 정확한 답변 제공
• 헬스케어
의학 지식 그래프에서 정보를 검색하여 임상 의사결정 지원
• 교육(Education)
학술 지식 그래프를 활용해 관계 기반의 정밀한 설명 제공
중요성
Graph RAG는 비구조화 생성형 AI와 구조화된 데이터 검색을 결합한 하이브리드 접근법입니다.
이 방식은 정확성, 신뢰성, 관련성을 강화하여 헬스케어, 금융, 법률처럼 사실 기반이 중요한 분야에서 생성형 AI의 실용성과 안정성을 높여줍니다.
