기본 RAG가 다단계 추론에서 실패하는 이유와 GraphRAG가 이를 해결하는 방법
Why basic RAG fails at multi-hop reasoning (and how GraphRAG fixes it)
TL;DR AI
1분핵심 요약
일반적인 청크 기반 RAG는 의미 유사도만으로 문서 간 관계를 파악하기 어려워 다단계 질문과 광범위한 요약에서 한계를 보인다.
GraphRAG는 엔터티와 관계를 지식 그래프로 추출하고 그래프 탐색과 벡터 검색을 결합해 연결된 근거를 검색한다.
이 글은 Python과 Neo4j를 활용해 분산된 정보를 더 정확히 추론하는 엔터프라이즈 LLM 시스템 구축 흐름을 보여준다.
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