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• GraphRAG; LLM-Derived Knowledge Graphs for RAG

GraphRAG; LLM-Derived Knowledge Graphs for RAG

Abstract

GraphRAG is a research project from Microsoft exploring the use of knowledge graphs and large language models for enhanced retrieval augmented generation. It is an end-to-end system for richly understanding text-heavy datasets by combining text extraction, network analysis, LLM prompting, and summarization.

For more details on GraphRAG check out aka.ms/graphrag

GraphRAG

GraphRAG는 Retrieval Augmented Generation (RAG), 즉 검색 증강 생성 모델에 지식 그래프(Knowledge Graph)라는 개념을 도입하여 더욱 정교하고 심층적인 정보 검색 및 생성을 가능하게 하는 기술입니다.

RAG의 한계 극복

• 단순 벡터 검색의 한계: 기존 RAG는 텍스트를 벡터로 변환하여 유사도를 기반으로 정보를 검색하는데, 이는 문맥이나 의미 관계를 정확하게 파악하는 데 한계가 있습니다. 특히 복잡한 질의나 긴 텍스트 데이터셋에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 지식 그래프의 도입: GraphRAG는 지식 그래프를 활용하여 엔티티 간의 관계를 명시적으로 표현하고, 이를 통해 더욱 정확하고 심층적인 정보 검색을 수행합니다.

GraphRAG의 작동 원리

1. 텍스트 데이터를 그래프로 변환:
   • 텍스트 데이터에서 엔티티(사람, 장소, 사건 등)와 관계(is-a, has-a 등)를 추출하여 그래프 형태로 표현합니다.
   • 이를 통해 텍스트 데이터의 구조적 정보를 명확하게 파악할 수 있습니다.
2. 그래프 기반 검색:
   • 사용자의 질의를 기반으로 그래프를 탐색하여 관련된 엔티티와 관계를 찾습니다.
   • 지식 그래프의 연결성을 활용하여 맥락을 고려한 더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
3. LLM을 활용한 답변 생성:
   • 검색된 정보를 LLM에 입력하여 자연스러운 답변을 생성합니다.
   • LLM은 지식 그래프의 구조와 정보를 바탕으로 더욱 풍부하고 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.

GraphRAG의 장점

• 정확도 향상: 지식 그래프를 활용하여 문맥과 의미 관계를 정확하게 파악하고, 더욱 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.
• 복잡한 질의 처리: 복잡한 질의에 대해서도 맥락을 고려하여 정확하게 답변할 수 있습니다.
• 전문 지식 분야 적용: 특정 도메인의 지식 그래프를 구축하여 해당 분야에 대한 질의응답 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 설명 가능성 향상: 지식 그래프를 통해 어떤 정보를 바탕으로 답변을 생성했는지 설명할 수 있습니다.

GraphRAG의 활용 분야

• 챗봇: 더욱 정확하고 지식 기반의 답변을 제공하는 챗봇 개발
• 정보 검색: 복잡한 질의에 대한 정확한 검색 결과 제공
• 지식 관리: 기업 내부 지식 관리 시스템 구축
• 생명 과학: 의료 데이터 분석 및 질병 진단 지원
• 금융: 금융 정보 분석 및 투자 자문

GraphRAG의 한계

• 지식 그래프 구축 비용: 정확하고 완전한 지식 그래프를 구축하는 데 많은 시간과 비용이 소요될 수 있습니다.
• 지식 그래프의 유지보수: 지식 그래프는 지속적으로 업데이트하고 관리해야 합니다.
• LLM의 한계: LLM의 성능에 따라 GraphRAG의 성능도 영향을 받습니다.

결론

GraphRAG는 RAG의 한계를 극복하고 더욱 정교하고 심층적인 정보 검색 및 생성을 가능하게 하는 혁신적인 기술입니다. 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높지만, 지식 그래프 구축 및 유지보수와 같은 과제를 해결해야 합니다.