Graph RAG가 vector RAG에 비해 가지는 장점

개요

Graph RAG는 기존 Vector RAG의 한계를 극복하고자 등장한 차세대 검색 증강 생성 기술이다. Vector RAG가 벡터 유사도 검색에 의존하여 의미적 유사성을 기반으로 정보를 검색하는 반면, Graph RAG는 지식 그래프의 구조화된 관계를 활용하여 더욱 정교하고 맥락적으로 풍부한 정보 검색을 수행한다. Graph RAG는 노드와 관계로 구성된 그래프 구조를 통해 개별 데이터 포인트들이 어떻게 연결되어 있는지를 명확히 보여주며, 이를 통해 복잡한 관계와 종속성을 직관적으로 모델링할 수 있다. 이러한 접근 방식은 특히 복잡한 도메인 지식이 요구되는 분야에서 Vector RAG 대비 상당한 성능 향상을 보여주고 있다.

설명

Graph RAG는 전통적인 RAG 시스템에 지식 그래프 통합, 향상된 의미 검색, 멀티홉 추론이라는 세 가지 핵심 혁신을 도입했다. 지식 그래프 통합을 통해 단순한 벡터 데이터베이스 의존에서 벗어나 엔티티와 개념 간의 관계를 구조화된 형태로 표현한다. Graph RAG 아키텍처에서는 외부 지식 베이스가 지식 그래프로 표현되며, 노드는 엔티티를, 엣지는 이들 간의 관계를 나타낸다.

Vector RAG는 정보를 고차원 공간의 수치 벡터로 표현하여 주제적으로 관련된 정보를 찾는 데 탁월하지만, Graph RAG는 지식 그래프를 사용하여 엔티티와 관계를 매핑함으로써 더 깊은 맥락 이해와 정보 간 연결을 제공한다. Vector RAG의 검색 방식이 벡터 공간에서의 유사도 검색에 의존하는 반면, Graph RAG는 지식 그래프를 순회하며 쿼리와 관련된 엔티티와 관계를 식별한다.

Graph RAG는 벡터 데이터베이스의 각 레코드가 맥락적으로 풍부한 표현을 가질 수 있도록 하여 특정 용어에 대한 이해도를 높이고, LLM이 특정 주제 도메인을 더 잘 이해할 수 있게 한다. 이는 표준 RAG 접근법과 결합되어 그래프 표현의 구조와 정확성, 그리고 텍스트 콘텐츠의 방대함이라는 두 세계의 장점을 모두 얻을 수 있다.

Characteristics

Graph RAG의 핵심 특징 중 하나는 멀티홉 추론 능력이다. 그래프 구조의 상호 연결된 특성으로 인해 Graph RAG는 관계의 경로를 따라갈 수 있어 멀티홉 추론이 가능하며, 이는 여러 소스에서 정보를 종합해야 하는 복잡한 쿼리를 처리하는 데 특히 유용하다.

Graph RAG는 지식 그래프 형태의 구조화된 데이터 표현으로 인해 우수한 설명 가능성을 제공한다. 엔티티와 관계를 명시적으로 매핑함으로써 사용자는 그래프 순회를 통해 추론 과정을 추적할 수 있어 명확하고 해석 가능한 통찰을 얻을 수 있다. 이러한 투명성 수준은 금융이나 의료와 같이 신뢰와 책임이 중요한 도메인에서 특히 유리하다.

Graph RAG는 벡터 유사도와 그래프 구조를 결합한 지능적 순회를 통해 강하게 연결된 문서와 근처의 약하게 연결된 정보를 모두 검색하여 더 포괄적인 맥락을 제공한다. 조정자 에이전트가 질문을 평가하여 검색에서 더 많은 너비나 깊이가 필요한지 결정할 수 있으며, 그래프 쿼리의 일부로 이산 범위를 사용하여 너비나 깊이 수준을 구성할 수 있다.

Vector RAG의 청킹 과정이 더 작은 조각으로 데이터를 나누어 임베딩할 때 맥락과 관계의 손실을 초래할 수 있는 반면, Graph RAG는 정보의 구조적 무결성을 유지하여 엔티티 간의 관계를 보존한다. 이러한 접근 방식은 LLM이 작업할 수 있는 더 풍부한 맥락을 제공한다.

예제

실제 응용 사례를 통해 Graph RAG의 우수성을 살펴볼 수 있다. 의료 분야에서 Graph RAG 시스템은 환자 데이터의 복잡한 관계를 순회하여 증상, 치료법, 결과를 연결해 정확한 진단을 수행할 수 있는 반면, Vector RAG는 방대한 의료 문헌을 분석하여 새로운 치료 트렌드를 식별하는 비구조화된 환경에서 뛰어난 성능을 보인다.

CRM에서는 계층적 구조가 고객 정보, 영업 리드, 고객 지원 상호작용을 이해하는 데 중요한 경우가 많다. 이러한 구조 없이는 상호 연결된 데이터 포인트들을 관리하고 탐색하는 것이 번거롭고 비효율적이 된다. Graph RAG는 이러한 복잡한 관계 구조를 자연스럽게 표현하고 활용할 수 있다.

전자상거래 플랫폼에서는 제품명에 대한 키워드 검색, 의미적 유사성을 위한 벡터 검색, 제품 관계를 탐색하기 위한 그래프 검색을 결합할 수 있다. 사용자 행동을 기반으로 한 재순위화를 통해 관련성을 더욱 개선할 수 있다.

금융 분석 예시에서 그래프 구조는 깊이와 너비 모두에서 더 완전한 답변을 생성하는 데 훨씬 더 많은 활용도를 제공한다. 또한 의미적으로 일관되고 정확하며 결정론적인 정보 검색 방법을 만들어낸다.

연구 및 분석 분야에서는 연구자들이 대규모 데이터셋 내에서 명백하지 않은 연결을 발견하는 데 도움을 준다. 이는 기존 Vector RAG로는 찾기 어려운 복잡한 패턴과 관계를 식별할 수 있게 해준다.

결론

Graph RAG는 Vector RAG의 근본적인 한계를 극복하며 차세대 검색 증강 생성 기술로 자리잡고 있다. Graph RAG는 복잡하고 모호한 쿼리를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보이며, 이는 정보가 여러 상호 연결된 문서에 분산되어 있거나, 개념 간의 복잡한 관계에 대한 이해가 필요하거나, 전통적인 키워드 기반 또는 벡터 유사도 접근법이 부족한 시나리오에서 특히 유용하다.

Graph RAG의 가장 큰 장점은 멀티홉 추론을 통한 깊이 있는 통찰력 제공, 구조화된 관계 보존을 통한 맥락 풍부성, 그리고 투명한 추론 과정을 통한 신뢰성 향상에 있다. 그래프 구조와 벡터 검색을 함께 사용하는 것은 높은 수준의 결정론적이고 완전한 검색을 약속한다.

하지만 Graph RAG도 구현 복잡성, 데이터 프라이버시 우려, 대규모 데이터셋에 대한 확장성 문제 등의 과제를 가지고 있다. AI가 지식 그래프 구축을 향상시키지만, 검색 과제는 여전히 중요한 장애물로 남아있으며, 더 효율적인 검색 알고리즘의 혁신이 일어나기 전까지는 GraphDB가 속도와 확장성에 중점을 둔 RAG 애플리케이션에 최적의 선택이 아닐 수 있다.

그럼에도 불구하고 복잡한 도메인 지식과 정교한 관계 모델링이 요구되는 애플리케이션에서는 Graph RAG가 Vector RAG 대비 명확한 우위를 보여주고 있다. 향후 검색 효율성 개선과 함께 Graph RAG는 더욱 광범위한 영역에서 활용될 것으로 전망된다.

참고문헌

• Graph RAG vs Vector RAG: A Comprehensive Tutorial with Code Examples: https://ragaboutit.com/graph-rag-vs-vector-rag-a-comprehensive-tutorial-with-code-examples/
• Knowledge Graph vs. Vector RAG: Benchmarking, Optimization Levers, and a Financial Analysis Example: https://neo4j.com/blog/developer/knowledge-graph-vs-vector-rag/
• Better Vector Search with Graph RAG: https://www.datastax.com/blog/better-vector-search-with-graph-rag
• Graph Rag Vs Vector RAG: Complete guide for Beginners: https://www.chitika.com/graph-rag-vs-vector-rag/
• Vector Databases vs. Knowledge Graphs for RAG: https://www.useparagon.com/blog/vector-database-vs-knowledge-graphs-for-rag
• Graph RAG vs Vector RAG: Solving Gartner's Challenges: https://www.falkordb.com/blog/graph-rag-vs-vector-rag-solving-gartner-challenges/
• Graph RAG vs traditional RAG: A comparative overview: https://www.ankursnewsletter.com/p/graph-rag-vs-traditional-rag-a-comparative
• What is Graph RAG: https://www.ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-graph-rag/
• Knowledge Graph RAG vs. Vector DB RAG: Is It Time for GraphDBs to Shine?: https://www.tensorops.ai/post/knowledge-graph-rag-vs-vector-db-rag-is-it-time-for-graphdbs-to-shine