태그: #graph-rag
GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 2 편
지식 그래프 도구·프레임워크 지도 — 무엇을 언제 고르나
그래프 데이터베이스, RDF·온톨로지 스택, 그래프 RAG 프레임워크는 지난 2년 사이 폭발적으로 늘었습니다. 링크 목록은 이미 많으니, 이 글은 대신 정직하게 의견을 담은 지도를 그립니다. 카테고리마다 무엇에 쓰는지, 대표 도구 두세 개, 그리고 "언제 무엇을 고를지"를 분명히 말합니다 — 임베디드(Kùzu) vs 서버(Neo4j), 형식 OWL/RDF vs 실용 프로퍼티 그래프, 직접 짜
2026-07-15 · 18 분 읽기 #tools#knowledge-graph#graph-rag#ontology#frameworksGraph RAG란 무엇인가 — 벡터 RAG가 막히는 곳, 그리고 이게 값을 하는 순간
RAG의 표준 레시피(청크 → 임베딩 → 상위 k개 검색)는 답이 한 조각에 들어 있을 때 잘 작동하지만, 멀티홉 질문과 코퍼스 전체를 관통하는 글로벌 센스메이킹 질문에서는 구조적으로 막힙니다. Microsoft의 GraphRAG는 이 두 사각지대를 겨냥해, LLM으로 코퍼스에서 지식 그래프를 뽑고 Leiden 알고리즘으로 커뮤니티를 찾아 요약을 미리 만들어 둡니다. 그런 다음 글로벌 질문은
2026-07-15 · 16 분 읽기 #rag#graph-rag#knowledge-graph#ai#llm