그래프 RAG (GraphRAG)

AI 용어

문서에서 개체와 관계를 뽑아 지식 그래프로 만들고 이를 검색에 활용하는 RAG 방식.

#RAG#지식 그래프#검색

정의

LLM으로 문서에서 개체(사람·조직·개념)와 관계를 추출해 지식 그래프를 만들고, 서로 가까운 개체 묶음마다 요약을 미리 생성해 두는 방식. Microsoft Research가 2024년 공개한 GraphRAG가 대표적이다. 특정 개체 주변을 따라가는 질문과 자료 전체를 아우르는 질문에 서로 다른 검색 경로를 쓴다.

언제 쓰나

"이 자료 전체의 주요 쟁점은?"처럼 여러 문서를 종합해야 하거나, 개체 간 관계를 여러 단계 따라가야 답이 나오는 질문이 많을 때.

언제 안 쓰나

FAQ처럼 한 청크에 답이 있는 단순 조회. 그래프 구축에 LLM 호출이 많이 들어 색인 비용과 갱신 부담이 일반 RAG보다 크다.

Claude Code에선

도입 전에 "기존 벡터 RAG가 틀리는 질문을 유형별로 분류하고, 관계형·종합형 질문 비중이 높을 때만 그래프 색인을 설계해줘"라고 시켜 필요성부터 확인한다.

예시

"A사 임원 중 B 프로젝트 협력사와 관련 있는 사람은?" → 임원 → 프로젝트 → 협력사 관계를 그래프로 따라가 답변.

바로 쓰는 프롬프트

아래 문서에서 개체와 관계를 (개체A, 관계, 개체B) 형식으로 추출해줘. 문서에 명시된 것만: {{문서}}

그래프 RAG (GraphRAG)

정의

언제 쓰나

언제 안 쓰나

Claude Code에선

예시

바로 쓰는 프롬프트

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