AI
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기
두줄요약
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프를 쿼리하는 전략을 설명했습니다. 벡터 검색의 한계를 보완하기 위해 그래프 탐색과 retriever 선택 기준을 정리했습니다.
핵심 내용
- GraphRAG Toolkit 3편으로, 지식 그래프 쿼리에서 벡터 검색의 한계를 보완하는 그래프 탐색 전략 소개
- 질문 임베딩을 만든 뒤 top-k 청크를 진입점으로 삼아, 엔티티 네트워크와 문장·주제·사실 계층을 따라 관련 정보를 확장
- TraversalBasedRetriever와 SemanticGuidedRetriever를 비교하며, 데이터 규모와 정확도·속도 요구에 맞는 선택 기준 정리
- Neptune과 OpenSearch Serverless를 결합한 인덱싱·검색 구조, 엔티티 네트워크 시각화와 재순위화·가지치기 과정 설명
적용해볼 점
- 정확성과 완전성이 중요한 의사결정 시나리오에서 GraphRAG 도입 검토
- 단순 FAQ 수준은 벡터 검색, 복잡한 관계망과 숨은 연결이 필요하면 그래프 기반 검색 적용
- 데이터 규모와 응답 지연, 인프라 비용을 고려해 retriever와 파라미터 튜닝