[GraphRAG] 구조화된 지식의 발견

이 글은 LLM의 한계를 극복하기 위한 GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성) 기술을 소개합니다. 기존 RAG는 방대한 텍스트 데이터에서 관련 정보를 검색하는 데 효과적이지만, 정보 간의 복잡한 관계를 파악하는 데는 어려움이 있습니다.

GraphRAG는 지식그래프를 활용하여 정보 간의 연결성을 명확히 하고, 이를 통해 LLM이 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성하도록 돕습니다. 특히, 복잡한 질의에 대한 답변 생성이나 심층적인 정보 탐색에 유용하며, 구조화된 지식을 효과적으로 활용하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.

이는 AI 모델의 이해력과 추론 능력을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.