LLM은 왜 Graph DB를 필요로 할까?

핵심 내용

• RAG는 문서의 의미적 유사성을 기반으로 답변 근거를 찾지만, 기업 데이터처럼 관계가 중요한 경우 한계가 존재
• Graph DB는 Entity와 Relationship을 Node/Edge로 표현해 다단계 관계 탐색과 연결 근거 제공에 적합
• Vector DB는 유사 문서 검색, Graph DB는 관계 탐색에 강점이 있어 Hybrid Retrieval로 함께 활용 가능
• GraphRAG와 AI Agent 구조에서는 Graph DB를 관계 탐색 도구로 사용해 더 풍부한 Context와 분석 흐름 구성

적용해볼 점

• 관계가 핵심인 질문인지 먼저 판단하고 Vector Search만으로 충분한지 검토
• 기업, 금융, 보험, 내부 지식 검색처럼 Entity 간 연결이 중요한 도메인에 Graph DB 도입 검토
• Vector DB, Graph DB, RDB, API를 질문 특성에 따라 조합하는 검색 아키텍처 고려