RAG 튜토리얼: 지식 그래프 기반 RAG 시스템 구축 방법

여러분, Retrieval-Augmented Generation (RAG) 구축, 특히 LLM을 위한 RAG 애플리케이션은 올바른 단계를 따르면 그렇게 어렵지 않아요. 고급 GenAI 워크플로우를 탐색하는 개발자든, 구조적인 데이터와 비구조적인 데이터를 처리하기 위해 더 나은 검색 시스템을 찾는 AI 엔지니어든, 이 RAG 튜토리얼이 여러분에게 꼭 필요한 가이드가 될 거예요.

이번 튜토리얼에서는 구조적 검색과 Semantic Search의 장점을 결합해서 Knowledge Graph와 Vector Search를 사용해 RAG 앱을 구축하는 방법을 알아볼 거예요. 기본적인 RAG 프로세스를 설명하고, Knowledge Graph가 어떻게 결과를 더 좋게 만들 수 있는지 살펴보고, Neo4j와 LangChain을 사용해서 실제 사례를 구현하는 방법을 보여드릴게요.

그 과정에서 GraphRAG, 즉 Graph Database의 RAG 구현에 대해서도 배우게 될 거예요. GraphRAG는 기존 RAG 워크플로우에서 구조적이고, 설명 가능하며, 확장 가능한 업그레이드라고 할 수 있죠.

이 튜토리얼에서는 다음 내용을 포함해서 시작하는 데 필요한 모든 것을 다룰 거예요.

일반적인 RAG 아키텍처의 주요 구성 요소
Knowledge Graph를 사용해서 RAG를 구현하는 단계별 가이드
바로 사용할 수 있는 코드 조각
RAG 앱 구축 시 모범 사례와 일반적인 함정에 대한 지침

이 가이드에서 다루는 내용:

기본적인 RAG 프로세스란 무엇일까요?
RAG는 왜 잘 작동할까요?
RAG 시스템의 핵심 구성 요소
GraphRAG 소개
GraphRAG 아키텍처 개요
Vector 전용 RAG를 넘어서는 이유는 무엇일까요?
Neo4j 환경 설정
데이터 세트 준비
Neo4j Vector Index
RAG 애플리케이션 구축의 과제와 모범 사례
RAG의 미래는 구조화되어 있습니다
나만의 GraphRAG 앱을 구축할 준비가 되셨나요?

Retrieval-Augmented Generation (RAG)이란 무엇입니까?

구현에 대해 알아보기 전에 RAG 시스템이 실제로 무엇인지, 그리고 이것이 왜 LLM(Large Language Model)을 보다 정확하고 투명하며 상황 인식하도록 만드는 가장 인기 있는 전략 중 하나가 되었는지 명확히 하려 해요.

이 섹션에서는 RAG 튜토리얼의 나머지 부분에 대한 기초를 다질 거예요. Vector Database, LangChain과 같은 오케스트레이션 프레임워크, GraphRAG와 같은 그래프 기반 기술은 모두 효과적으로 함께 작동하기 위해 동일한 기본 사항에 의존하죠.

기본 RAG 프로세스란 무엇입니까?

Retrieval-Augmented Generation은 생성된 응답을 늘리기 위해 외부 데이터 저장소에서 소스 정보를 검색하여 LLM(Large Language Model) 응답을 향상시키는 기술이에요.

이 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 워크플로우에는 쿼리 이해, 정보 검색 및 응답 생성이라는 세 가지 주요 단계가 포함돼요. 이러한 단계는 기본 RAG 앱 구축부터 프로덕션 준비 파이프라인 확장에 이르기까지 사용 사례 전체에서 일관되게 유지되죠.

검색: 검색 시스템은 임베딩 모델을 사용하여 사용자의 쿼리를 기반으로 문서, 위키, 작업 시스템 또는 데이터베이스와 같은 외부 소스에서 관련 정보를 검색해요. 검색 프로세스에서는 Semantic Search(Vector Search를 통해)나 구조화된 필터링을 사용하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 식별하는 경우가 많아요. 시스템은 관련성을 기준으로 이러한 결과의 순위를 매기고 점수를 매기죠.

증강: 시스템은 검색된 데이터를 원래 사용자 입력과 결합하여 더욱 풍부한 프롬프트를 형성해요. 이것을 라고 하죠. 여기에는 여러 문서 청크, 메타데이터 및 작업별 지침이 포함될 수 있으며 모두 정확한 실제 정보에 LLM의 응답을 기반으로 하는 것을 목표로 해요.

생성: 마지막 단계에서 증강된 프롬프트는 검색된 컨텍스트를 기반으로 응답을 생성해요. 잘 구조화된 RAG 파이프라인에는 메타데이터, 인용 또는 소스 추적 기능이 포함되어 사용자 신뢰도를 높일 수도 있어요.

RAG가 작동하는 이유는 무엇입니까?

GPT-4와 같은 LLM은 강력하지만 정적이고 제한적인 교육 데이터만큼만 훌륭해요. Retrieval-Augmented Generation은 모델이 다음을 수행할 수 있도록 하여 이러한 제한을 뛰어넘는 데 도움이 되죠.

실시간 또는 도메인별 콘텐츠에 액세스
검증 가능하고 구조화된 지식에 대한 답을 찾아보세요
환각을 줄이고 사실 정확성을 높여줘요.
모델을 재교육하지 않아도 새로운 데이터 세트에 빠르게 적응할 수 있어요.

RAG는 쿼리 시 관련 외부 컨텍스트를 검색해서 모델이 더 최신 정보를 바탕으로, 도메인이나 컨텍스트에 더 적합한 응답을 생성하도록 도와줘요. 모델이 훈련 데이터에만 의존하는 대신, 근거 있고 목적에 맞는 정보로 출력을 보완하기 때문에 위험 부담이 크거나 동적인 사용 사례에 특히 유용하죠.

RAG 시스템의 핵심 구성 요소

RAG LLM 애플리케이션을 구축하려면 검색 시스템, 임베딩 모델, 그리고 생성 파이프라인이 필요해요. 일반적인 RAG 아키텍처는 다음과 같아요.

사용자가 자연어 질문을 제출해요 (예: "새 결제 시스템 출시 상태는 어떻습니까?").
임베딩 및 벡터 검색: 검색 시스템이 쿼리를 미리 계산된 문서 벡터와 비교할 수 있도록 임베딩 모델을 사용해서 쿼리가 임베딩으로 변환돼요. 그런 다음 검색 시스템은 이를 Vector Database에 저장된 미리 계산된 임베딩과 비교해서 가장 관련성이 높은 일치 항목을 찾죠.
시스템은 벡터 유사성(일반적으로 코사인 유사성)을 기반으로 가장 관련성이 높은 상위 k 콘텐츠 청크를 반환해요.
이러한 문서는 원래 쿼리와 함께 연결되어 증강된 프롬프트를 생성해요. 이 프롬프트는 "stuff", "map-reduce" 또는 "refine"과 같은 기술을 사용할 수 있어요.
LLM 응답 생성: 프롬프트는 상황 인식 응답을 생성하는 LLM(예: GPT-4 또는 Claude)에 전달돼요.

RAG를 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?

이제 기본적인 RAG 프로세스를 이해했으니, 이걸 더 향상시킬 수 있는 방법이 궁금할 거예요. 더 강력한 RAG 시스템은 관련 정보를 검색하는 데 그치지 않아요. 구조화된 데이터, 임베딩 모델, 검색 시스템 로직을 통합해서 더 정확하고 설명 가능하며 확장 가능한 결과를 제공하죠.

오늘날 대부분의 RAG 시스템은 Vector Database를 기반 데이터 소스로 사용하고 있어요. Vector Database는 도움말 기사, 이메일, 문서, PDF와 같은 구조화되지 않은 텍스트 덩어리를 검색하는 데 적합하죠. 하지만 여러 문서에 흩어져 있거나 구조화된 요소가 있는 데이터를 추가하고 싶다면 GraphRAG 접근 방식이 RAG 파이프라인을 강화하는 가장 좋은 방법이에요.

벡터 검색과 Knowledge Graph를 결합하면 검색 시스템이 의미론적 의미와 구조화된 관계를 모두 캡처할 수 있어서 Retrieval-Augmented Generation RAG가 훨씬 더 정확하고 신뢰할 수 있게 돼요.

GraphRAG 소개

GraphRAG는 다음을 통합하는 RAG에 대한 그래프 강화 접근 방식이에요.

벡터 검색(의미적 유사성을 위한)
그래프 검색(관계형 및 구조적 Query용)
LangChain 및 기타 LLM 도구를 사용하는 통합 검색 에이전트 프레임워크

메모: GraphRAG는 오케스트레이션을 위해 LangChain을 사용하지만 *not* LangChain 기능은 아니에요. 이는 구조화된 그래프 추론과 구조화되지 않은 텍스트 검색을 결합해서 LLM이 더 정확하고 설명 가능한 응답을 생성할 수 있도록 Neo4j의 Graph Database를 중심으로 설계된 아키텍처 패턴이에요.

벡터 전용 RAG와 달리 이 하이브리드 설계는 의미론적 이해(벡터 유사성을 통해)와 상징적 추론(Knowledge Graph를 통해)을 모두 제공해요. 그 결과, 더 정확하고 설명 가능하며 확장성이 뛰어난 검색 시스템이 탄생하는 거죠. 동시에 기존 벡터 전용 파이프라인만큼 구현하기도 쉬워요.

GraphRAG 아키텍처 개요

GraphRAG 아키텍처가 어떻게 생겼는지 한번 살펴볼까요?

Knowledge Graph와 벡터 검색의 조합은 애플리케이션에 다음이 필요할 때 특히 효과적이에요.

복잡한 아키텍처(예: 마이크로서비스, IT 자산, 워크플로우)에 대한 추론
구조화된 메타데이터와 구조화되지 않은 문서 모두 Query
여러 소스를 하나의 일관된 시스템으로 결합

벡터 전용 RAG를 넘어서는 이유는 무엇일까요?

벡터 검색은 의미상 유사한 콘텐츠를 찾는 데 탁월하지만 다음과 같은 문제가 있어요.

: 예: "A팀에 배정된 미해결 티켓은 몇 개입니까?"
: 특정 문서가 검색된 이유를 추적하기가 어렵죠.
: 모든 검색은 가장 가까운 이웃 일치를 기반으로 하며 비즈니스 논리나 추론의 여지가 거의 없어요.

벡터 검색 외에도 Knowledge Graph는 데이터를 GenAI에 맞게 만드는 추가적인 장점을 제공해요.

데이터를 텍스트 Blob이 아닌 Node 및 Relationship으로 저장해요.
Cypher 또는 SPARQL을 사용해서 구조화된 Query를 지원하죠.
정형 데이터와 비정형 데이터를 하나의 시스템에 결합
설명 가능성을 제공해요: 답변을 뒷받침하는 관계를 따라갈 수 있죠.

이렇게 생각해보세요. Vector Database는 "Semantic Search 엔진"과 같아요. 질문에 *비슷하게 들리는* 답변을 주지만, 항상 *사물이 어떻게 연결되어 있는지* 보여주지는 못하죠.

이와 대조적으로 Knowledge Graph는 Semantic Map과 같아요. 관련 있는 내용만 알려주는 게 아니라, 개념, 엔티티, 데이터 포인트가 서로 어떻게 연관되어 있는지 보여주죠. 즉, "X가 실패하면 어떤 서비스가 위험에 처하게 되나요?" 또는 "A 지역에서 해결되지 않은 티켓을 모두 누가 소유하고 있나요?"와 같은 복잡한 질문을 할 수 있고, 설명 가능한 경로를 통해 근거 있고 구조화된 답변을 얻을 수 있어요.

많은 기본 RAG 시스템은 정보 검색을 위해 텍스트 임베딩에 대한 Vector Search에만 의존해요. 콘텐츠의 Semantic 의미를 포착하기 위해 소스 문서는 조각으로 나누어 포함되는 경우가 많죠. 하지만 이로 인해 답변이 불완전하거나 단편화될 수 있어요. 예를 들어, 사용자가 특정 제품 기능에 대해 질문하는 경우 Vector 전용 RAG 시스템은 제품을 언급하는 청크를 검색하지만, 문서의 다른 부분에서 중요한 지원 세부 정보를 놓칠 수 있어요.

Vector 유사성의 블랙박스 특성 때문에 이런 시스템은 투명성이 부족한 경우가 많아요. 개발자와 사용자는 항목이 검색된 이유나 생성된 답변에 어떻게 기여하는지 항상 알 수 없죠. 이는 추적성과 정확성이 가장 중요한 금융, 의료, 법률과 같은 규제 환경에서 특히 문제가 돼요.

GraphRAG는 구조화된 도메인 지식을 통합해서 이러한 제한 사항을 해결해요. Knowledge Graph 내부의 Semantic 관계를 활용해서 검색 정확도를 높이고 추론을 지원하며, Vector Search의 유연성을 유지하면서 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공하죠.

GraphRAG 구현을 위한 단계별 튜토리얼

자신만의 RAG 애플리케이션을 구축할 준비가 되셨나요? 이 실습 튜토리얼에서는 다음을 사용해서 작동하는 GraphRAG 시스템을 설정하는 방법을 안내할게요.

검색 및 생성 단계를 조정하는 LLM 애플리케이션 프레임워크인 LangChain
임베딩 및 생성적 응답을 위한 OpenAI

Neo4j나 Knowledge Graph를 처음 접하더라도 걱정 마세요. 모든 것을 간단하고 실용적으로 유지할 거예요. 이 예에서는 합성 DevOps 환경에 대한 구조화되지 않은 질문과 구조화된 질문에 모두 답할 수 있는 챗봇을 구축할 거예요.

전제조건

자세히 알아보기 전에 다음 사항을 확인하세요.

Neo4j Aura 인스턴스 또는 Neo4j Desktop 실행(버전 5.11+)
OpenAI API 키
Python이 설치됨(langchain, neo4j, openai, 등.)

Neo4j 환경 설정

먼저 예제를 따라하려면 Neo4j 5.11 인스턴스 이상을 설정해야 해요. 가장 쉬운 방법은 Neo4j 데이터베이스의 무료 클라우드 인스턴스를 시작하는 거예요. Neo4j Aura를 사용하면 되죠. 또는 다음을 다운로드해서 Neo4j 데이터베이스의 로컬 인스턴스를 설정할 수도 있어요. Neo4j 데스크탑 애플리케이션을 생성하고 로컬 데이터베이스 인스턴스를 생성하세요.

from langchain_neo4j import Neo4jGraph


url = "neo4j+s://databases.neo4j.io"
username = "neo4j"
password = ""


graph = Neo4jGraph(
    url=url,
    username=username,
    password=password
)

데이터 세트 준비

Knowledge Graph는 여러 데이터 소스의 정보를 연결하는 데 탁월해요. DevOps RAG 애플리케이션을 개발할 때 클라우드 서비스, 작업 관리 도구 등에서 정보를 가져올 수 있죠.

여러 데이터 소스를 Knowledge Graph로 결합합니다. 작성자별 이미지.

이런 종류의 마이크로서비스와 작업 정보는 공개되지 않기 때문에 ChatGPT로 합성 데이터세트를 만들었어요. 노드가 100개만 있는 작은 데이터 세트이지만, 이 튜토리얼에서는 충분히 큰 샘플이에요. 이 코드를 사용해서 샘플 그래프를 Neo4j로 가져와 보세요.

import requests

url = “https”gist.githubusercontent.com/tomasonjo/08dc8ba0e19d592c4c3cde40dd6abcc3/raw/da88822
import_query = requests.get(url).json()[query’]
graph.query(
    import_query
)

Neo4j 브라우저에서 비슷한 그래프 시각화를 볼 수 있어요.

파란색 `Node`는 마이크로서비스를 설명하는데, 이들은 서로 종속성을 가질 수 있어요. `Relationship`은 하나의 마이크로서비스가 기능하거나 결과를 제공하는 능력이 다른 마이크로서비스의 운영에 의존할 수 있다는 걸 보여주죠.

갈색 `Node`는 이러한 마이크로서비스에 직접 연결되는 작업을 나타내요. 이 그래프 시각화는 마이크로서비스가 설정되는 방식, 해당 작업이 서로 어떻게 종속되는지, 그리고 각각에 연결된 팀을 보여준답니다.

Neo4j Vector Index

이름과 설명으로 관련 작업을 찾기 위해 Vector Index 검색을 구현하는 것부터 시작해 볼게요. Vector Index 유사성 검색에 익숙하지 않다면 여기에서 다시 한번 복습해 보세요. 핵심 아이디어는 설명과 이름을 기반으로 각 작업의 텍스트 `Vector Embedding` 값을 계산하는 거예요. 그런 다음 `Query` 시 코사인 거리와 같은 유사성 측정항목을 사용하여 사용자 입력과 가장 유사한 작업을 찾습니다.

그런 다음 Vector Index에서 검색된 정보를 LLM의 컨텍스트로 사용하여 정확한 최신 답변을 생성할 수 있어요.

작업은 이미 Knowledge Graph에 저장되어 있지만 여전히 `Vector Embedding`을 계산하고 Vector Index를 구축해야 해요. 우리는 다음을 사용하여 이 작업을 수행합니다.from_existing_graph방법:

os.environ[‘OPENAI_API_KEY’] = “OPEN_API_KEY”

vector_index = Neo4jVector.from_existing_graph(
    OPENAIEmbeddings(),
    url=url,
    username=password,
    index_name=’tasks’,
    node_label=”Task”,
    text_node_properties=[‘name’, ‘description’, ‘status’],
    embedding_node_property= ‘embedding’,
)

이 예에서는 `from_existing_graph` 메서드에 대해 다음과 같은 그래프별 매개변수를 사용했어요.

index_name: Vector Index의 이름이에요.
node_label: 해당 `Node`의 `Node` 라벨이에요.
text_node_properties: `Vector Embedding`을 계산하고 Vector Index에서 검색하는 데 사용되는 속성이에요.
embedding_node_property: `Vector Embedding` 값을 저장할 속성이에요.

이제 Vector Index가 시작되었으므로 LangChain의 다른 Vector Index처럼 사용할 수 있답니다.

respond=vector_index.similarity_search(
    “How will RecommendationService be updated?”
)
print(response[0].page_content)
# name: BugFix
# description: Add a new feature to RecommendationService to provide …
# status: In Progress

여기서 text_node_properties 파라미터를 사용해서 맵이나 사전처럼 문자열 응답을 구성하는 걸 볼 수 있어요.

이제 `RetrievalQA` 모듈로 `Vector Index`를 래핑해서 챗봇 응답을 쉽게 만들 수 있죠.

vector_qu = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(),
    chain_type=”stuff”,
    retriever=vector_index.as_retriever()
)
vector.qa.run(
    “How will recommendation service be updated?”
)
# The RecommendationService is currently being updated to include a new feature
# that will provide more personalized and accurate product recommendations to
# users. This update involves leveraging user behavior and preference data to 
# enhance the recommendation algorithm. The status of this update is currently 
# in progress.

`Vector Index`의 한계는 `Cypher` 같은 구조화된 쿼리 언어를 사용해서 정보를 집계할 수 없다는 점이에요. 다음 예를 한번 살펴볼까요?

vector_qa.run(
    “How many open tickets are there?”
)
# There are 4 open tickets.

어떤 면에서는 `LLM`이 단호한 어조를 사용해서 응답이 맞는 것처럼 보일 수 있어요. 하지만 이 응답은 `Vector Index`에서 검색된 문서 수(기본적으로 4개)와 직접적으로 연관되어 있다는 사실! `Vector Index`가 미결제 티켓 4개를 검색하면 `LLM`은 추가 미결제 티켓이 없다고 결론을 내리는 거죠. 그럼 이제 `Cypher` 쿼리를 사용해서 이 결과를 확인해 볼게요.

graph.query(
    “MATCH (t:Task {status: ‘Open’}) RETURN count (*)”
)
# [{‘count(*)*: 5}]

우리가 만든 장난감 그래프에는 열린 작업이 5개나 있네요! `Vector` 유사성 검색은 구조화되지 않은 텍스트에서 관련 정보를 골라내는 데는 효과적이지만, 구조화된 정보를 분석하고 집계하는 데는 어려움을 겪는다는 걸 알 수 있어요. 하지만 Neo4j를 사용하면 `Graph Database`를 위한 구조화된 쿼리 언어인 `Cypher`를 통해 이 문제를 쉽게 해결할 수 있답니다.

그래프 사이퍼 검색

`Cypher`는 `Graph Database`와 상호 작용하도록 설계된 구조화된 쿼리 언어예요. 패턴과 관계를 시각적으로 매칭하는 방법을 제공하고, ASCII 아트 같은 구문을 사용하죠.

(:Person {name: “Oskar”}]-[:LIVES_IN]->(:Country {name:"Slovenia"}]

이 패턴은 슬로베니아의 `Country` `Node`와 `LIVES_IN` 관계를 맺고 있는 `Person` 레이블과 `name` 속성이 Oskar인 `Node`를 나타내요.

LangChain의 장점은 GraphCypherQAChain 같은 기능을 제공한다는 거예요. 덕분에 `Cypher` 쿼리를 생성해서 Neo4j 같은 `Graph Database`에서 정보를 검색하기 위해 `Cypher` 구문을 따로 배울 필요가 없죠!

다음 코드는 그래프 스키마를 새로 고치고 `Cypher` 체인을 인스턴스화하는 코드예요.

from langchain.chains import GraphCypherQAChain

graph. refresh_schema()

cypher_chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    cypher_llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name= ‘gpt-4’),
    qa_llm = ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True,
)

`Cypher` 생성은 간단하지 않기 때문에 `GPT-4`를 사용해서 쿼리를 처리하고, `GPT-3.5-Turbo`를 사용해서 최종 답변을 생성하는 걸 추천해요.

이제 오픈 티켓 수에 대해서 똑같은 질문을 던져볼게요.

cypher_chain.run(
    “How many open tickets there are?”
)

결과는 다음과 같아요.

다양한 그룹화 키를 사용해서 데이터를 집계하도록 체인에 요청할 수도 있어요.

cypher_chain.run(
    “Which team has the most open tasks?”
)

결과는 다음과 같아요.

Aggregate the data using various grouping keys.

이런 집계는 그래프 기반 작업이 아니라고 말할 수도 있겠지만, 맞는 말이에요. 물론 마이크로서비스의 종속성 그래프를 탐색하는 등 더 많은 그래프 기반 작업을 할 수 있죠.

cypher_chain.run(
    “Which services depend on Database directly?”
)

결과는 다음과 같아요.

Traversing the dependency graph of microservices.

체인에 생산을 요청할 수도 있겠죠? 가변 길이 경로 순회를 사용해서 다음과 같은 질문을 던져볼 수 있어요:

cypher_chain.run(
    “Which services depend on Database indirectly?”
)

결과는 다음과 같아요.

언급된 서비스의 중복은 잘못된 Cypher 쿼리가 아니라 종속성 그래프의 구조 때문에 발생하는 거랍니다.

RAG 애플리케이션 구축의 과제와 모범 사례

RAG 시스템이 강력하긴 하지만, 실제 환경에서 구축할 때는 어려움이 있을 수 있어요. 아래에서는 흔히 겪는 문제들을 분석하고, 극복하기 위한 전문가 팁과 모범 사례를 소개할게요.

제 RAG 앱이 정보를 검색한 후에도 환각을 느끼는 이유는 뭘까요?

이건 보통 검색된 컨텍스트가 사용자의 질문에 완전히 대답하지 못하거나, LLM이 사실보다 유창함을 우선시할 때 발생해요.

모범 사례:
• 검색 품질 향상: 임베딩 모델과 검색 시스템 로직을 최적화해서 관련 정보를 더 일관되게 검색하도록 만들어야 해요. 이 과정에서 청크 전략(예: 청크 겹치기, 창 크기 조정)을 개선하는 것도 중요하죠.
• 점수 및 필터 컨텍스트: 메타데이터 또는 순위 휴리스틱을 사용해서 가장 관련성이 높은 청크만 LLM에 전달되도록 해야 해요.
• GraphRAG 사용: 구조화된 그래프 쿼리(예: Cypher를 통해)는 벡터 검색이 부족할 때 정확한 답변을 제공해 줄 수 있어요.

중복되거나 관련 없는 문서가 검색되는 걸 막으려면 어떻게 해야 할까요?

이건 임베딩이 쿼리나 문서의 진짜 의미를 제대로 포착하지 못할 때 자주 발생해요. 일반적인 임베딩, 노이즈가 많은 소스 텍스트, 또는 검색 중에 필터가 누락되었을 때도 발생할 수 있죠.

모범 사례:
• 상황에 맞춰 OpenAI, Cohere 또는 Fine-tuning된 모델 등 도메인별 임베딩을 사용하세요.
• 텍스트를 미리 정리하세요: 소스 문서에서 상용구, 헤더, 탐색 콘텐츠를 제거하는 게 좋아요.
• Neo4j에서 Node 레벨 필터를 사용하세요: 예를 들어 특정 상태의 Task Node로 제한하는 거죠.

RAG 앱에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리하려면 어떻게 해야 하나요?

대부분의 기본 RAG 시스템은 벡터 검색을 통해 구조화되지 않은 데이터만 지원해요. "몇 개의 Task가 열려 있나요?" 또는 "X에 의존하는 서비스는 무엇인가요?" 같은 질문을 하려면 구조가 필요하죠.

모범 사례:
• 기본 벡터 검색과 함께 Knowledge Graph를 사용하세요. Neo4j에서는 벡터 검색으로 Knowledge Graph를 구축하고 구조화된 쿼리 도구를 적용할 수 있어요.
• 구조화된 질문과 Semantic Search에는 LangChain-Neo4j 패키지를 사용하세요.
• 둘 다 에이전트로 래핑하세요: 시스템이 질문 유형에 따라 가장 적합한 검색 방법을 선택할 수 있게 하는 거죠.

쿼리에 사용할 도구(Vector와 Graph)를 어떻게 알 수 있나요?

여기가 도구 라우팅이 중요한 역할을 하는 곳이에요. LangChain은 호출할 검색기를 결정할 수 있는 에이전트를 지원하죠.

모범 사례:
• 에이전트의 도구 정의에 각 도구를 명확하게 설명해요.
• 에이전트에 설명 프롬프트를 사용하여 에이전트를 올바른 도구로 안내해요.
• 필요한 경우 도구 선택 논리를 Fine-tuning하거나 사용자 정의하세요.

내 Vector Search 결과가 제한적이거나 오해의 소지가 있는 이유는 무엇인가요?

많은 Vector Search 라이브러리는 의미 일치가 약한 경우에도 고정된 수의 top-k 결과를 반환해요.

모범 사례:
• k를 조심스럽게 늘리고 유사성 임계값을 기준으로 필터링하세요.
• Vector 점수를 비즈니스 로직 또는 메타데이터 제약 조건과 결합하세요.
• Cypher 쿼리로 보완하여 결과를 검증하거나 상호 참조하세요.

RAG 파이프라인을 테스트하고 디버깅하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

검색과 생성을 모두 사용하고 있으므로 문제를 별도로 테스트하여 문제를 격리하세요.

모범 사례:
• 쿼리 삽입, 검색된 문서, 프롬프트 구성, 최종 응답 등 모든 중간 단계를 기록해요.
• 알려진 답변이 포함된 합성 쿼리를 사용하여 검색을 검증하세요.
• 시스템에 "왜 그런 말을 했나요?"라고 물어보세요. 이렇게 하면 환각을 디버깅하고 접지를 확인하는 데 도움이 될 거예요.

대기 시간과 확장성은 어떻습니까?

검색은 빠를 수 있지만 LLM 호출(특히 GPT-4)에서는 지연이 발생할 수 있어요.

모범 사례:
• 캐시 쿼리 결과 및 임베딩 계산
• 검색에는 경량 모델(예: GPT-3.5)을 사용하고 최종 답변에는 GPT-4를 사용해요.
• 여러 사용자에게 서비스를 제공할 때는 일괄 처리 또는 비동기 호출을 고려하세요.

이러한 모범 사례는 내부 도구, 챗봇, 기업 검색 등 어떤 용도로든 더 빠르고 안정적인 RAG 앱을 구축하는 데 도움이 될 거예요.

RAG의 미래는 구조화되어 있습니다

실험에서 프로덕션으로 이동하면 검색이 LLM을 확장 가능하고 적응 가능하며 신뢰할 수 있게 만드는 요소라는 것을 알게 될 거예요.

다음과 같은 RAG 시스템을 원한다면:

정확하고 실제 데이터에 기초함
사용 사례 전반에 걸친 유연성
투명하고 설명 가능
엔터프라이즈 규모를 위한 미래 보장형

...그런 다음 Knowledge Graph를 통해 구조를 추가하는 것이 다음 논리적 단계이죠.

GraphRAG는 Semantic Search와 구조화된 그래프 추론을 결합하여 검색 시스템을 더욱 정확하게 만드는 Retrieval-Augmented Generation RAG의 진화를 나타내요. 이는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 결합하여 추론, 검색 정밀도 및 응답 품질을 향상시키는 Retrieval-Augmented Generation의 강력한 다음 단계로 떠오르고 있어요.

문제는 RAG 시스템을 구축하는 방법만이 아니에요. 비즈니스 로직, 사용자 및 데이터 현실에 실제로 작동하는 것을 구축하는 방법이죠.

Neo4j, LangChain 및 OpenAI와 같은 도구를 사용하면 성능과 유연성을 서로 교환하는 대신 유연성의 균형을 맞출 수 있어요.

나만의 GraphRAG 앱을 구축할 준비가 되셨나요?

위의 튜토리얼부터 시작하여 DevOps 예제를 통해 자신만의 질문을 실행해 보세요. 여기에 지원 티켓, 제품 사양, 판매 콘텐츠, 워크플로 등의 자체 데이터를 연결하고 더 스마트한 RAG 시스템이 무엇을 잠금해제할 수 있는지 확인하세요.

필수 GraphRAG

Knowledge Graph를 통해 RAG의 잠재력을 최대한 활용하세요. 한정된 기간 동안 Manning으로부터 최종 가이드를 무료로 받아보세요.

Knowledge Graph를 구축하는 방법

Graph 데이터 모델링의 기본 사항, 쿼리 방법, 고도로 상호 연결된 데이터를 사용하는 주요 사용 사례에 대해 알아보세요.

Neo4j Aura와 함께

GraphRAG 살펴보기
GitHub 저장소

더 깊이 있게 RAG와 Knowledge Graph의 다양한 측면을 이해하고 직접 실습해보고 싶다면, 아래 링크들을 확인해 보세요!

GraphRAG란 무엇일까요?
Knowledge Graph 및 LLM: Multi-Hop 질문 답변
Knowledge Graph 구축을 위한 개발자 가이드
LangChain 라이브러리, Neo4j Vector Index에 대한 완벽한 지원 추가
Neo4j 그래프아카데미 –Neo4j 및 생성적 AI 기초
GitHub의 GraphRAG DevOps 예제

ChatGPT
Dependency Graph
LangChain
RAG
구조화되지 않은 데이터
Vector Similarity Search

에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.

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