[초등학생도 이해하는] Graph RAG

1. Graph RAG의 등장 배경

최근 AI 업계에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 환각(hallucination) 문제를 줄이고, 최신 정보 반영을 위해 널리 쓰이고 있습니다. 하지만 기존의 RAG는 단순히 문서 조각(chunk)을 잘라서 벡터 DB에서 검색하는 구조라, 문서 간의 관계나 복잡한 연결 정보를 잘 활용하지 못한다는 한계가 있었어요.

이 문제를 보완하기 위해 나온 것이 바로 Graph RAG입니다.
Graph RAG는 **지식을 그래프 형태(노드 + 관계)**로 표현하여, 단순한 문서 검색을 넘어서 지식 네트워크를 탐색할 수 있게 해줍니다.

2. 그래프(Graph)란 무엇일까?

그래프(Graph)

Graph RAG를 이해하려면, 먼저 그래프라는 개념을 간단히 알아야 합니다.

**그래프(Graph)**는 수학이나 컴퓨터 과학에서 **노드(node)**와 **엣지(edge)**로 구성된 구조예요.

노드(Node): 어떤 개체 (예: 사람, 도시, 회사, 개념)

엣지(Edge): 개체 간의 관계 (예: "사람 A → 회사 B에 다닌다")



예를 들어,

노드: "스티브 잡스", "애플"

엣지: "설립했다"


이렇게 연결하면, "스티브 잡스 — 설립 → 애플" 이라는 관계 그래프가 만들어지는 거예요.

즉, 그래프는 정보를 ‘점과 선’으로 연결한 지도 같은 것이라고 생각하면 쉽습니다.

3. Graph RAG의 정의

Graph RAG는 RAG에 그래프 구조를 더한 방식이에요.

일반 RAG: “질문 → 관련 문서 검색 → 답변 생성”

Graph RAG: “질문 → 그래프에서 관련 노드와 연결 관계 탐색 → 답변 생성”


즉, 단순히 비슷한 문서만 찾는 것이 아니라, 지식의 구조와 맥락을 탐색하면서 답변을 만들어요.

4. Graph RAG가 왜 필요할까?

1. 복잡한 관계 이해
“A와 B가 연결되고, B와 C가 관련 있다 → A와 C의 관계도 알 수 있다” 같은 관계형 추론 가능.


2. 도메인 지식 반영
의학, 법률, 금융 등은 개체와 관계가 복잡하게 얽혀 있어서, 그래프 구조로 정리하면 효과적.


3. 추론 능력 강화
단순히 ‘비슷한 글조각’을 찾는 게 아니라, 연결을 따라가며 숨은 관계를 추론할 수 있음.

5. Graph RAG의 동작 원리

(1) 지식 그래프 구축

문서에서 개체(entity)와 관계(relation)를 추출 → 그래프 DB에 저장.

예: “스티브 잡스는 애플을 설립했다”

노드: [스티브 잡스], [애플]

엣지: [설립]



(2) 질의 응답 과정

사용자의 질문 → 그래프 탐색으로 관련 노드·경로 검색.

탐색된 결과 + 질문을 LLM에 전달.

LLM이 이를 바탕으로 맥락 있는 답변 생성.

[일반 RAG와 Graph RAG]

6. Graph RAG 구축 방법

Graph RAG를 만들기 위해서는 **텍스트 데이터 → 그래프 구조(노드+관계)**로 변환하는 과정이 필요합니다. 이를 위한 대표적인 방법들을 소개해드릴게요.

(1). 온톨로지(Ontology) 기반

개념: 특정 도메인의 개체(엔티티)와 그 관계를 사전에 정의된 규칙과 개념 체계로 정리하는 방식.

특징: 구조적이고 체계적인 그래프 생성 가능.

장점: 도메인 전문 지식(의학, 법률 등)을 반영하기에 적합.

예시:

의료 도메인 → [질병] — 관련 → [치료제] — 부작용 → [증상]

(2). 정보 추출(NER & RE) 기반

개념: 자연어 처리(NLP)를 활용해 텍스트에서 개체 인식(NER, Named Entity Recognition) 및 **관계 추출(RE, Relation Extraction)**을 수행하여 그래프 생성.

특징: 기존 문서 데이터에서 자동으로 그래프 생성 가능.

장점: 자동화가 가능해 대규모 데이터 처리에 강점.

예시:

문장: “스티브 잡스는 애플을 설립했다”

→ 노드: [스티브 잡스], [애플]

→ 관계: [설립]

(3). 지식 그래프 DB 활용 (Neo4j 등)

개념: 전문 그래프 데이터베이스(예: Neo4j, ArangoDB, TigerGraph)를 사용해 그래프를 직접 구축.

특징: 질의 언어(Cypher, GQL 등)를 활용해 복잡한 관계 탐색 가능.

장점: 대규모 그래프 관리 및 탐색 성능 우수.

예시: Neo4j에서 “A와 B 사이의 최단 경로” 탐색 쿼리 실행.

(4). 하이브리드 방식 (벡터 + 그래프 결합)

개념: 그래프 구조에 벡터 임베딩을 결합하여, 의미적 유사성과 관계 정보를 함께 활용.

특징: RAG의 장점(빠른 검색) + Graph의 장점(관계 추론)을 동시에 활용.

장점: 복잡한 질문에도 대응 가능.

예시:

질문: “AI 분야에서 GPT와 BERT의 차이점은?”

→ 벡터 검색으로 관련 문서 찾고, 그래프 탐색으로 두 모델 간 관계 정리.

7. Graph RAG의 장점과 한계

장점

• 관계형 질문 처리 능력 ↑
• 도메인 특화 지식 활용 ↑
• 단순 텍스트 검색보다 풍부한 맥락 제공

한계

• 그래프 구축 비용 ↑ (엔티티 추출, 관계 매핑 필요)
• 그래프 크기가 커질수록 관리·탐색 비용 ↑
• 단순 질의에서는 오히려 벡터 RAG가 더 효율적

8. Graph RAG 활용 사례

의료: 논문 속 유전자·단백질·질병 관계 그래프 구축 → 치료제 연구 지원.

법률: 법령·판례·조항 간 연결을 그래프로 표현 → 복잡한 법률 질의 해결.

연구 보조: 논문·저자·연구 키워드를 그래프로 연결해 관련 논문 탐색.

기업 지식 관리: 내부 문서·부서·프로젝트를 그래프로 묶어 지식 검색.

정리

항목 핵심 요약

등장 배경 기존 RAG의 한계(문서 관계 부족) 보완
그래프 설명 노드(개체) + 엣지(관계)로 정보를 연결한 지도
정의 지식을 그래프로 표현해 RAG와 결합
필요성 관계형 질문, 도메인 지식, 추론 능력 강화
원리 (1) 그래프 구축 → (2) 그래프 탐색 + LLM 답변
장점 관계 이해, 도메인 활용, 풍부한 맥락
한계 구축 비용 및 관리 복잡성
사례 의료, 법률, 연구, 기업


📊 일반 RAG vs Graph RAG 비교

구분 일반 RAG Graph RAG

데이터 구조 벡터 DB (문서 임베딩 기반) 그래프 DB (노드+관계 구조)
검색 방식 유사한 텍스트 조각 검색 노드 및 관계 탐색 (연결 기반 검색)
강점 빠른 검색, 간단한 구축 관계형 추론, 복잡한 지식 표현
약점 관계 정보 부족, 맥락 제한 구축·관리 비용 높음, 성능 튜닝 필요
적합한 분야 FAQ, 일반 지식 검색, 문서 요약 의학·법률·연구 등 관계 중심 도메인
예시 “챗GPT가 뭐야?” → 설명 문서 검색 “A와 B의 관계는?” → 그래프 탐색 후 답변

Reference

https://mathworld.wolfram.com/GraphEdge.html

https://arxiv.org/abs/2503.04338

In-depth Analysis of Graph-based RAG in a Unified Framework