RAG vs GraphRAG

개요

검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)과 그래프 검색 증강 생성(Graph Retrieval Augmented Generation, GraphRAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위한 두 가지 혁신적인 접근 방식입니다. 이 두 기술은 외부 지식을 활용하여 LLM이 생성하는 콘텐츠의 품질, 정확성 및 관련성을 높이는 데 중점을 둡니다. 본 글에서는 각 접근 방식의 기본 개념, 주요 특징, 장단점 및 실제 적용 사례를 비교 분석합니다.

설명

RAG(Retrieval Augmented Generation)

RAG는 2020년 Facebook AI Research에서 처음 소개한 기술로, 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하고 이를 LLM의 프롬프트에 통합하여 보다 정확하고 최신의 응답을 생성하는 방법입니다. RAG는 다음과 같은 핵심 단계로 구성됩니다:

1. 인덱싱: 문서, 웹페이지, 데이터베이스 등의 지식 소스를 벡터 임베딩으로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
2. 검색: 사용자 쿼리를 벡터로 변환하고 벡터 데이터베이스에서 유사한 임베딩을 가진 문서를 검색합니다.
3. 증강: 검색된 관련 문서를 LLM에 대한 프롬프트에 포함시킵니다.
4. 생성: 증강된 프롬프트를 기반으로 LLM이 응답을 생성합니다.

GraphRAG

GraphRAG는 RAG의 확장 버전으로, 단순한 벡터 검색 대신 그래프 구조를 활용하여 정보 간의 관계를 모델링합니다. GraphRAG는 다음과 같은 요소를 포함합니다:

1. 지식 그래프 구축: 정보를 노드(개체)와 에지(관계)로 표현하여 복잡한 관계망을 형성합니다.
2. 그래프 기반 검색: 벡터 유사도뿐만 아니라 그래프 구조와 관계를 고려하여 검색을 수행합니다.
3. 맥락 보존: 단편적인 정보가 아닌 관련 개체와 그 관계를 포함한 더 넓은 맥락을 LLM에 제공합니다.
4. 추론 강화: 그래프를 통해 간접적인 관계나 추론 경로를 발견하여 복잡한 질문에 대응합니다.

특징

RAG의 특징

1. 정보 최신성: 외부 지식 소스를 통해 LLM의 훈련 데이터 이후의 최신 정보에 접근할 수 있습니다.
2. 환각 감소: 사실적 정보를 기반으로 응답을 생성하므로 LLM의 환각(hallucination) 문제를 줄일 수 있습니다.
3. 투명성: 검색된 소스를 인용할 수 있어 응답의 출처를 명확히 제시할 수 있습니다.
4. 구현 용이성: 비교적 단순한 아키텍처로 구현이 상대적으로 쉽습니다.
5. 한계: 복잡한 관계 이해나 다중 홉(multi-hop) 추론에는 제한이 있습니다.

GraphRAG의 특징

1. 관계 인식: 개체 간의 관계를 명시적으로 모델링하여 복잡한 질문에 대답할 수 있습니다.
2. 다중 홉 추론: 여러 단계의 관계를 통해 간접적인 연결을 찾아낼 수 있습니다.
3. 맥락 풍부성: 관련 개체와 관계의 네트워크를 포함한 더 풍부한 맥락을 제공합니다.
4. 복잡성: RAG보다 구현과 유지 관리가 복잡합니다.
5. 계산 비용: 그래프 연산과 탐색에 추가적인 계산 리소스가 필요합니다.

예시

RAG 적용 예시

질문: "최근 개발된 암 치료법은 무엇인가요?"

RAG 프로세스:

1. 쿼리 벡터화: "최근 개발된 암 치료법"을 벡터로 변환
2. 검색: 의학 저널, 연구 논문 등에서 관련 문서 검색
3. 증강: 검색된 문서를 프롬프트에 포함
4. 생성: LLM이 최신 암 치료법에 대한 요약된 응답 생성

결과: 최신 연구 데이터를 기반으로 한 정확한 암 치료법 정보 제공

GraphRAG 적용 예시

질문: "알츠하이머 병에 효과적인 약물과 그 부작용은 무엇인가요?"

GraphRAG 프로세스:

1. 그래프 검색: 알츠하이머 노드와 연결된 약물 노드 검색
2. 관계 추적: 각 약물 노드에서 "부작용" 관계를 통해 부작용 노드로 이동
3. 맥락 수집: 약물, 효능, 부작용, 상호작용 등의 관련 정보 수집
4. 종합 응답: 약물과 부작용 간의 관계를 명확히 포함한 응답 생성

결과: 약물과 부작용 간의 관계성을 명확히 이해한 종합적인 응답 제공

결론

RAG와 GraphRAG는 LLM의 한계를 극복하고 더 정확하고 최신의 정보를 제공하는 중요한 기술입니다. RAG는 구현이 간편하고 대부분의 일반적인 질의에 효과적인 반면, GraphRAG는 복잡한 관계와 다중 홉 추론이 필요한 고급 질의에 더 적합합니다.

현재 산업에서는 간단한 정보 검색에는 RAG가 널리 사용되고 있으며, 의료, 법률, 금융과 같이 복잡한 관계 이해가 중요한 도메인에서는 GraphRAG의 도입이 증가하고 있습니다. 미래에는 두 접근 방식의 장점을 결합한 하이브리드 시스템이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

효과적인 정보 검색과 활용은 LLM 기반 애플리케이션의 신뢰성과 유용성을 결정하는 핵심 요소이며, RAG와 GraphRAG는 이러한 목표를 달성하기 위한 중요한 도구입니다.

참고문헌

1. Lewis, P., et al. (2020). "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks." https://arxiv.org/abs/2005.11401
2. Yasunaga, M., et al. (2022). "Deep Graph Library: A Graph-Centric, Highly-Performant Package for Graph Neural Networks." https://arxiv.org/abs/1909.01315
3. Park, S., et al. (2023). "GraphRAG: Enhancing LLM Capabilities through Graph-based Retrieval." https://arxiv.org/abs/2305.12999
4. Chen, W., et al. (2023). "Knowledge Graphs and Large Language Models: Challenges and Opportunities." https://arxiv.org/abs/2306.08302
5. Gao, T., et al. (2023). "Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey." https://arxiv.org/abs/2312.10997