Graph RAG - RAG 모델보다 더 정확한가

#Graph RAG가 기존 RAG 모델보다 더 정확한 이유는

Graph RAG가 기존 RAG 모델보다 더 정확한 이유

 

 

1. RAG와 Graph RAG 데이터 구조의 차이

• 기존 RAG는 주로 벡터 임베딩(Vector Embedding)을 사용하여 정보를 검색합니다. 이는 문서나 데이터를 고차원 벡터로 변환한 뒤, 사용자의 질문도 벡터화하여 벡터 공간에서 가장 유사한 항목을 검색하는 방식입니다.
• Graph RAG는 그래프 데이터 구조를 활용합니다. 그래프는 노드와 엣지로 구성되며, 데이터 간의 관계를 명시적으로 표현할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 간의 연결성과 맥락을 더 잘 이해할 수 있습니다.

 

 

2. 검색 정확도

• 벡터 기반 RAG 검색은 데이터의 유사도를 계산하는 데 효과적이지만, 문맥이나 관계를 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.
• 반면, Graph RAG는 그래프의 연결성을 활용하여 데이터 간의 관계를 탐색합니다. 이를 통해 단순히 유사한 데이터뿐만 아니라, 질문과 관련된 맥락적 정보를 더 정확히 검색할 수 있습니다.

 

 

3. Graph RAG의 기술적 특징

 

(1) 지식 그래프 활용:

• Graph RAG는 그래프 신경망(GNN)을 사용해 엔티티와 관계를 추출하고 이를 지식 그래프로 구성합니다. 이로 인해 데이터 간의 복잡한 연결성과 맥락을 명확히 이해할 수 있습니다.
• 지식 그래프는 관련 엔티티들을 그룹화하여 질문에 대해 더 포괄적이고 정교한 답변을 생성합니다.

 

(2) 멀티-홉 추론 능력:

• Graph RAG는 멀티-홉 추론을 통해 여러 단계의 관계를 추적하고 분석하여 복잡한 질문에 대한 정확한 답변을 제공합니다. 이는 단일 홉 추론보다 더 깊이 있는 정보를 제공합니다.

 

(3) 컨텍스트 증강:

• 사용자 질문에 대해 관련성 높은 문맥을 강화하여, 보다 정확하고 풍부한 응답을 생성합니다. 이는 기존 RAG보다 문맥 이해 능력을 크게 향상시킵니다..

 

(4) 최적화된 데이터 처리:

• Graph RAG는 대규모 데이터셋에서도 효율적으로 작동하며, 지식 그래프 인덱싱 및 최적화를 통해 신속하고 정확한 정보 검색이 가능합니다.

 

(5) 응답의 다양성과 신뢰성 향상:

• 엔티티 간 관계를 활용해 응답의 세밀함과 다양성을 높이고, 잘못된 정보 생성을 줄여서 신뢰성 있는 결과를 제공합니다

 

 

Graph RAG는 이러한 기술적 개선을 통해 기존 RAG 모델보다 복잡한 질문과 대규모 데이터셋에서 더 높은 정확도를 보입니다.

 

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인용:
[1] Graph RAG의 현재와 최신 연구 트렌드 연구 분석 - Goover
     https://seo.goover.ai/report/202406/go-public-report-ko-b9731fb1-ce78-4de1-919d-0d9a7dda548c-0-0.html
[2] Retrieval Augmented Generation (RAG)에 대한 완전한 개요
      https://www.jiniai.biz/2023/09/15/retrieval-augmented-generation-rag%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-%EC%99%84%EC%A0%84%ED%95%9C-%EA%B0%9C%EC%9A%94/
[3] <지식 사전> RAG(검색 증강 생성)가 뭔가요? 실시간 검색과 AI의 ...
     https://blog.kakaocloud.com/98
[4] LIGHTRAG: SIMPLE AND FAST RETRIEVAL-AUGMENTED ... - velog
      https://velog.io/@hansoljang/LIGHTRAG-SIMPLE-AND-FAST-RETRIEVAL-AUGMENTED-GENERATION
[5] From RAG to GraphRAG , What is the GraphRAG and why i use it?
         https://graphwoody.inblog.ai/GraphRAG-01

[BigData] - GraphRAG(그래프 기반 검색-증강 생성) 파이프라인을 구축하는 방법