4. Graph RAG (그래프 RAG) 4.1 Graph RAG란 무엇인가요? Graph RAG는 지식 그래프(Knowledge Graph)를 활용하는 RAG입니다. 핵심 아이디어는 “문서”가 아니라 “관계”를 검색한다는 것입니다. 일반적인 RAG는 문서를 독립적인 조각으로 취급합니다. 각 청크는 그 안에 있는 텍스트만 담고 있고, 다른 청크와의 관계는 고려하지 않습니다. 하지만 현실 세계의 정보는 서로 연결되어 있습니다. 지식 그래프는 정보를 엔티티(Entity, 개체), 관계(Relationship), … 더 읽기
3. Modular RAG 3.1 Modular RAG란 무엇인가요? Modular RAG는 RAG 시스템을 여러 개의 독립적인 모듈로 나눠서 구성하는 방식입니다. 핵심은 “RAG를 파이프라인이 아니라 시스템으로 보기 시작한다”는 것입니다. Naive RAG나 Advanced RAG를 생각해보면, 처음부터 끝까지 하나의 흐름으로 연결되어 있습니다. 질문이 들어오면 → 쿼리 처리 → 검색 → 리랭킹 → 생성 → 답변 출력. 이 모든 단계가 하나의 … 더 읽기
2. Advanced RAG (고급 RAG) 2.1 Advanced RAG란 무엇인가요? Advanced RAG는 Naive RAG의 한계를 개선한 RAG입니다. 핵심은 “검색 품질을 올리는 테크닉의 집합”이라는 것입니다. Naive RAG가 단순히 “검색하고 답변 생성”이라면, Advanced RAG는 검색 전에 질문을 더 좋게 다듬고, 검색 방식을 다양화하고, 검색 후에 결과를 한 번 더 정제하는 과정을 추가합니다. Advanced RAG 기법인 쿼리 재작성, 하이브리드 … 더 읽기
1. Naive RAG (기본 RAG) 1.1 Naive RAG란 무엇인가요? Naive RAG는 RAG의 출발점입니다. “Naive”라는 단어는 “순진한” 또는 “단순한”이라는 뜻인데, 말 그대로 가장 단순하고 직관적인 방식으로 RAG를 구현한 것입니다. 복잡한 기법 없이 “검색하고, 찾은 내용을 AI에게 주고, 답변을 받는다”는 RAG의 핵심 아이디어만 그대로 구현합니다. Naive RAG의 동작 흐름을 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. 사용자가 질문하면, 그 질문을 … 더 읽기