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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
두줄요약
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
핵심 내용
- 기존 벡터 유사성 기반 RAG의 한계와 이를 보완하는 지식 그래프 활용 방향 소개
- GraphRAG Toolkit의 어휘 그래프(Lexical Graph) 모델, 문장(Statement) 중심 계층 구조 설명
- 인덱싱을 추출(Extract)과 구축(Build) 2단계로 나누는 과정 정리
- 그래프와 벡터 저장소를 함께 사용한 검색, 시각화, 쿼리 예시 제시
구조와 흐름
- 계보(Lineage), 요약(Summarization), 개체-관계(Entity-relationship) 3계층 구조
- 소스, 청크, 문장, 주제, 사실, 개체의 역할 분리
- 로컬 연결성과 글로벌 연결성의 균형을 통한 탐색 제어
적용해볼 점
- 문서를 청크로 나눈 뒤 LLM으로 명제와 주제·개체·사실 추출
- 추출 결과를 그래프와 벡터 인덱스로 저장해 검색 품질 향상
- 환경과 데이터 규모에 따라 통합 실행, 분리 실행, 배치 추출 선택