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Graph RAG의 힘: 지능형 검색의 미래

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그래프 래그 LLM

세상이 점점 더 데이터 중심으로 변하면서 정확하고 효율적인 검색 기술에 대한 수요가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 기존 검색 엔진은 강력하기는 하지만 특히 롱테일 쿼리나 전문 도메인을 처리할 때 사용자의 복잡하고 미묘한 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이것이 바로 Graph RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 지식 그래프와 LLM(대규모 언어 모델)의 강력한 기능을 활용하여 지능적인 상황 인식 검색 결과를 제공하는 판도를 바꾸는 솔루션으로 등장하는 곳입니다.

이 포괄적인 가이드에서는 Graph RAG의 세계에 대해 자세히 알아보고 Graph RAG의 기원, 기본 원리, 정보 검색 분야에 가져온 획기적인 발전을 살펴보겠습니다. 검색에 대한 이해를 재편하고 지능형 데이터 탐색의 새로운 지평을 여는 여정을 시작할 준비를 하세요.

기본 사항 재검토: 원래의 RAG 접근 방식

Graph RAG의 복잡함을 살펴보기 전에 Graph RAG가 구축된 기반을 다시 살펴보는 것이 중요합니다. 검색 증강 생성(RAG) 기술. RAG는 ​​외부 지식으로 기존 LLM을 향상시켜 특정 도메인 지식이 필요한 쿼리에 대해 보다 적절하고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 하는 자연어 쿼리 접근 방식입니다.

RAG 프로세스에는 사용자의 쿼리를 기반으로 외부 소스(주로 벡터 데이터베이스)에서 관련 정보를 검색하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 이 "접근 컨텍스트"가 LLM 프롬프트에 입력되어 모델이 외부 지식 소스에 더욱 충실하고 환각이나 조작에 덜 취약한 응답을 생성할 수 있습니다.

RAG의 단계

원래 RAG 접근 방식은 질의 응답, 정보 추출, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에서 매우 효과적인 것으로 입증되었지만, 복잡하고 다면적인 쿼리나 깊은 맥락 이해가 필요한 전문 도메인을 처리할 때는 여전히 한계에 직면해 있습니다.

원래 RAG 접근 방식의 한계

장점에도 불구하고 원래 RAG 접근 방식에는 진정으로 지능적이고 포괄적인 검색 결과를 제공하는 능력을 방해하는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

  1. 문맥 이해 부족: 기존 RAG는 키워드 일치 및 벡터 유사성에 의존하므로 복잡한 데이터 세트 내의 뉘앙스와 관계를 포착하는 데 효과적이지 않을 수 있습니다. 이는 종종 불완전하거나 피상적인 검색 결과로 이어집니다.
  2. 제한된 지식 표현: RAG는 일반적으로 원시 텍스트 덩어리 또는 문서를 검색하는데, 이는 포괄적인 이해와 추론에 필요한 구조화되고 상호 연결된 표현이 부족할 수 있습니다.
  3. 확장성 문제: 데이터 세트가 더 크고 다양해짐에 따라 벡터 데이터베이스를 유지 관리하고 쿼리하는 데 필요한 계산 리소스가 엄청나게 비쌀 수 있습니다.
  4. 도메인 특이성: RAG 시스템은 필요한 도메인별 컨텍스트와 온톨로지가 부족하기 때문에 고도로 전문화된 도메인이나 독점 지식 소스에 적응하는 데 종종 어려움을 겪습니다.

그래프 RAG 입력

지식 그래프는 노드와 에지라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성된 실제 엔터티와 해당 관계를 구조적으로 표현한 것입니다. 노드는 사람, 장소, 사물 또는 개념과 같은 개별 개체를 나타내고, 가장자리는 이러한 노드 간의 관계를 나타내며 상호 연결되는 방식을 나타냅니다.

이 구조는 LLM이 정확하고 상황에 맞는 데이터에 액세스할 수 있도록 함으로써 정보에 입각한 응답을 생성하는 LLM의 능력을 크게 향상시킵니다. 인기 있는 그래프 데이터베이스 제품에는 Ontotext, 성운 그래프네오포제이, 이러한 지식 그래프의 생성 및 관리를 용이하게 합니다.

성운 그래프

지식 그래프와 LLM을 통합한 NebulaGraph의 Graph RAG 기술은 보다 지능적이고 정확한 검색 결과를 생성하는 획기적인 기술을 제공합니다.

정보 과부하 상황에서 기존 검색 향상 기술은 ChatGPT와 같은 기술로 인해 발생하는 복잡한 쿼리와 높은 수요로 인해 종종 부족합니다. Graph RAG는 KG를 활용하여 보다 포괄적인 상황별 이해를 제공하고 사용자가 저렴한 비용으로 보다 스마트하고 정확한 검색 결과를 얻을 수 있도록 지원함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

Graph RAG의 장점: 무엇이 차별화되나요?

RAG 지식 그래프

RAG 지식 그래프: 출처

Graph RAG는 기존 검색 향상 기술에 비해 몇 가지 주요 이점을 제공하므로 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려는 조직에 적합한 선택입니다.

  1. 향상된 상황별 이해: 지식 그래프는 풍부하고 구조화된 정보 표현을 제공하여 기존 검색 방법에서는 종종 간과되는 복잡한 관계와 연결을 포착합니다. 이러한 상황별 정보를 활용함으로써 Graph RAG는 LLM이 해당 도메인에 대한 더 깊은 이해를 발전시켜 보다 정확하고 통찰력 있는 검색 결과를 얻을 수 있도록 해줍니다.
  2. 향상된 추론 및 추론: 지식 그래프의 상호 연결된 특성을 통해 LLM은 원시 텍스트 데이터만으로는 어렵거나 불가능한 추론을 도출하고 복잡한 관계를 추론할 수 있습니다. 이 기능은 서로 다른 정보를 연결하는 것이 중요한 과학 연구, 법률 분석, 정보 수집과 같은 영역에서 특히 유용합니다.
  3. 확장성과 효율성: Graph RAG는 정보를 그래프 구조로 구성함으로써 대용량 데이터를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있어 기존 벡터 데이터베이스 쿼리와 관련된 계산 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 데이터 세트의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 이러한 확장성 이점은 점점 더 중요해지고 있습니다.
  4. 도메인 적응성: 지식 그래프는 도메인별 온톨로지 및 분류법을 통합하여 특정 도메인에 맞게 맞춤화될 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 Graph RAG는 정확한 검색 및 이해를 위해 도메인별 지식이 필수적인 의료, 금융 또는 엔지니어링과 같은 전문 도메인에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다.
  5. 비용 효율성: Graph RAG는 지식 그래프의 구조화되고 상호 연결된 특성을 활용하여 기존 RAG 접근 방식과 비슷하거나 더 나은 성능을 달성하면서도 더 적은 계산 리소스와 교육 데이터를 필요로 합니다. 이러한 비용 효율성 덕분에 Graph RAG는 비용을 최소화하면서 데이터 가치를 극대화하려는 조직에 매력적인 솔루션이 되었습니다.

그래프 RAG 시연

Graph RAG의 효율성은 Vector RAG 및 Text2Cypher와 같은 다른 기술과의 비교를 통해 설명할 수 있습니다.

  • 그래프 RAG 대 벡터 RAG: "가디언즈 오브 갤럭시 3"에 대한 정보를 검색할 때 기존 벡터 검색 엔진은 캐릭터와 줄거리에 대한 기본 세부 정보만 제공할 수 있습니다. 그러나 Graph RAG는 캐릭터 기술, 목표 및 정체성 변경에 대한 더 심층적인 정보를 제공합니다.
  • 그래프 RAG 대 Text2Cypher: Text2Cypher는 작업이나 질문을 Text2SQL과 유사한 답변 지향 그래프 쿼리로 변환합니다. 하는 동안 Text2Cypher 지식 그래프 스키마를 기반으로 그래프 패턴 쿼리를 생성하고 Graph RAG는 관련 하위 그래프를 검색하여 컨텍스트를 제공합니다. 둘 다 장점이 있지만 Graph RAG는 연관 검색 및 상황별 추론을 제공하여 보다 포괄적인 결과를 제공하는 경향이 있습니다.

NebulaGraph를 사용하여 지식 그래프 애플리케이션 구축

NebulaGraph는 기업별 KG 애플리케이션 생성을 단순화합니다. 개발자는 복잡한 추상화 및 구현을 처리하지 않고도 LLM 조정 논리 및 파이프라인 설계에 집중할 수 있습니다. NebulaGraph와 다음과 같은 LLM 프레임워크의 통합 라마 색인랭체인 고품질, 저비용의 엔터프라이즈급 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

 "그래프 RAG" 대 "지식 그래프 RAG"

Graph RAG의 애플리케이션 및 구현에 대해 자세히 알아보기 전에 이 새로운 기술을 둘러싼 용어를 명확히 하는 것이 중요합니다. "그래프 RAG"와 "지식 그래프 RAG"라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 약간 다른 개념을 나타냅니다.

  • 그래프 RAG: 이 용어는 LLM의 검색 및 생성 기능을 향상시키기 위해 지식 그래프를 사용하는 일반적인 접근 방식을 나타냅니다. 이는 지식 그래프의 구조화된 표현을 활용하는 광범위한 기술과 구현을 포함합니다.
  • 지식 그래프 RAG: 이 용어는 보다 구체적이며 검색 및 생성을 위한 정보의 기본 소스로 전용 지식 그래프를 활용하는 Graph RAG의 특정 구현을 나타냅니다. 이 접근 방식에서 지식 그래프는 엔터티, 관계 및 기타 관련 정보를 캡처하여 도메인 지식을 포괄적으로 표현하는 역할을 합니다.

Graph RAG와 Knowledge Graph RAG의 기본 원칙은 유사하지만 후자의 용어는 더욱 긴밀하게 통합되고 도메인별 구현을 의미합니다. 실제로 많은 조직에서는 LLM 향상을 위한 보다 포괄적이고 다양한 정보 세트를 제공하기 위해 지식 그래프를 텍스트 문서 또는 구조화된 데이터베이스와 같은 다른 데이터 소스와 결합하는 하이브리드 접근 방식을 채택할 수 있습니다.

Graph RAG 구현: 전략 및 모범 사례

Graph RAG의 개념은 강력하지만 성공적인 구현에는 신중한 계획과 모범 사례 준수가 필요합니다. Graph RAG를 채택하려는 조직을 위한 몇 가지 주요 전략과 고려 사항은 다음과 같습니다.

  1. 지식 그래프 구축: Graph RAG 구현의 첫 번째 단계는 강력하고 포괄적인 지식 그래프를 생성하는 것입니다. 이 프로세스에는 관련 데이터 소스를 식별하고, 엔터티와 관계를 추출하고, 구조화되고 상호 연결된 표현으로 구성하는 작업이 포함됩니다. 도메인 및 사용 사례에 따라 기존 온톨로지, 분류법을 활용하거나 사용자 정의 스키마를 개발해야 할 수도 있습니다.
  2. 데이터 통합 ​​및 강화: 지식 그래프는 지속적으로 업데이트되고 새로운 데이터 소스로 강화되어 최신 상태를 유지하고 포괄적으로 유지되어야 합니다. 여기에는 데이터베이스의 구조화된 데이터, 문서의 구조화되지 않은 텍스트 또는 웹페이지나 소셜 미디어 피드와 같은 외부 데이터 소스를 통합하는 작업이 포함될 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습과 같은 자동화된 기술을 사용하여 이러한 소스에서 엔터티, 관계 및 메타데이터를 추출할 수 있습니다.
  3. 확장성 및 성능 최적화: 지식 그래프의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 확장성과 최적의 성능을 보장하는 것이 중요해졌습니다. 여기에는 지식 그래프의 효율적인 검색 및 쿼리를 가능하게 하는 그래프 분할, 분산 처리 및 캐싱 메커니즘과 같은 기술이 포함될 수 있습니다.
  4. LLM 통합 및 프롬프트 엔지니어링: 지식 그래프를 LLM과 원활하게 통합하는 것은 Graph RAG의 중요한 구성 요소입니다. 여기에는 사용자 쿼리를 기반으로 지식 그래프에서 관련 엔터티 및 관계를 가져오는 효율적인 검색 메커니즘을 개발하는 작업이 포함됩니다. 또한, 신속한 엔지니어링 기술을 사용하여 검색된 지식을 LLM의 생성 기능과 효과적으로 결합하여 보다 정확하고 상황을 인식하는 응답을 가능하게 할 수 있습니다.
  5. 사용자 경험과 인터페이스: Graph RAG의 기능을 최대한 활용하려면 조직은 사용자가 지식 그래프 및 LLM과 원활하게 상호 작용할 수 있도록 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 개발하는 데 집중해야 합니다. 여기에는 자연어 인터페이스, 시각적 탐색 도구 또는 특정 사용 사례에 맞게 조정된 도메인별 애플리케이션이 포함될 수 있습니다.
  6. 평가 및 지속적인 개선: 모든 AI 기반 시스템과 마찬가지로 Graph RAG 출력의 정확성과 관련성을 보장하려면 지속적인 평가와 개선이 필수적입니다. 여기에는 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 평가, 자동화된 테스트, 사용자 피드백 및 성능 지표를 기반으로 한 지식 그래프 및 LLM 프롬프트의 반복적 개선과 같은 기술이 포함될 수 있습니다.

그래프 RAG에 수학과 코드 통합

Graph RAG의 기술적 깊이와 잠재력을 진정으로 이해하기 위해 해당 기능을 뒷받침하는 몇 가지 수학적 및 코딩 측면을 살펴보겠습니다.

엔터티 및 관계 표현

Graph RAG에서 엔터티와 관계는 지식 그래프의 노드와 가장자리로 표시됩니다. 이 구조화된 표현은 그래프 이론 개념을 사용하여 수학적으로 모델링할 수 있습니다.

하자 G = (V, E) 지식 그래프가 되어야 합니다. V 정점(엔티티)의 집합이며 E 는 모서리(관계)의 집합입니다. V의 각 정점 v는 특징 벡터와 연관될 수 있습니다. f_v, 그리고 각 모서리 e E 가중치와 연관될 수 있음 우리, 관계의 강도나 유형을 나타냅니다.

그래프 임베딩

지식 그래프를 LLM과 통합하려면 그래프 구조를 연속 벡터 공간에 삽입해야 합니다. 다음과 같은 그래프 임베딩 기술 Node2Vec or 그래프SAGE 노드와 에지에 대한 임베딩을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 목표는 매핑을 배우는 것입니다. Φ: V ∪ E → R^d 이는 d차원 공간에서 그래프의 구조적 속성을 보존합니다.

그래프 임베딩의 코드 구현

다음은 Python에서 Node2Vec 알고리즘을 사용하여 그래프 임베딩을 구현하는 방법의 예입니다.

import networkx as nx
from node2vec import Node2Vec
# Create a graph
G = nx.Graph()
# Add nodes and edges
G.add_edge('gene1', 'disease1')
G.add_edge('gene2', 'disease2')
G.add_edge('protein1', 'gene1')
G.add_edge('protein2', 'gene2')
# Initialize Node2Vec model
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, workers=4)
# Fit model and generate embeddings
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1, batch_words=4)
# Get embeddings for nodes
gene1_embedding = model.wv['gene1']
print(f"Embedding for gene1: {gene1_embedding}")

검색 및 프롬프트 엔지니어링

지식 그래프가 삽입되면 다음 단계는 사용자 쿼리를 기반으로 관련 엔터티와 관계를 검색하고 이를 LLM 프롬프트에 사용하는 것입니다.

다음은 엔터티를 검색하고 LLM에 대한 프롬프트를 생성하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다. 포옹하는 얼굴 트랜스포머 라이브러리:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Initialize model and tokenizer
model_name = "gpt-3.5-turbo"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Define a retrieval function (mock example)
def retrieve_entities(query):
# In a real scenario, this function would query the knowledge graph
return ["entity1", "entity2", "relationship1"]
# Generate prompt
query = "Explain the relationship between gene1 and disease1."
entities = retrieve_entities(query)
prompt = f"Using the following entities: {', '.join(entities)}, {query}"
# Encode and generate response
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=150)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Graph RAG의 실제 사례: 실제 사례

Graph RAG의 실제 적용과 영향을 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 실제 사례와 사례 연구를 살펴보겠습니다.

  1. 생물의학 연구 및 약물 발견: 선도적인 제약 회사의 연구원들은 신약 개발 노력을 가속화하기 위해 Graph RAG를 구현했습니다. 과학 문헌, 임상 시험 및 게놈 데이터베이스에서 정보를 캡처한 지식 그래프를 통합함으로써 LLM을 활용하여 유망한 약물 표적을 식별하고 잠재적인 부작용을 예측하며 새로운 치료 기회를 발견할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 약물 개발 과정에서 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있었습니다.
  2. 법률사건분석 및 판례조사: 한 유명 로펌이 법률 조사 및 분석 역량 강화를 위해 Graph RAG를 도입했습니다. 법률, 판례법, 사법 의견 등 법인을 나타내는 지식 그래프를 구축함으로써 변호사는 자연어 쿼리를 사용하여 관련 판례를 탐색하고, 법적 주장을 분석하고, 사건의 잠재적인 약점이나 강점을 식별할 수 있습니다. 그 결과 더욱 포괄적인 사례 준비가 이루어지고 고객 결과가 향상되었습니다.
  3. 고객 서비스 및 지능형 도우미: 한 주요 전자상거래 회사는 Graph RAG를 고객 서비스 플랫폼에 통합하여 지능형 비서가 보다 정확하고 개인화된 응답을 제공할 수 있도록 했습니다. 제품 정보, 고객 선호도, 구매 내역을 캡처한 지식 그래프를 활용하여 도우미는 맞춤형 추천을 제공하고, 복잡한 문의를 해결하고, 잠재적인 문제를 사전에 해결하여 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다.
  4. 과학문학탐구: 명문 대학의 연구원들은 여러 분야에 걸쳐 과학 문헌의 탐색을 촉진하기 위해 Graph RAG를 구현했습니다. 연구 논문, 저자, 기관 및 핵심 개념을 나타내는 지식 그래프를 구축함으로써 LLM을 활용하여 학제 간 연결을 찾아내고 새로운 추세를 식별하며 공통 관심사 또는 상호 보완적인 전문 지식을 가진 연구자 간의 협업을 촉진할 수 있습니다.

이러한 예는 다양한 영역과 산업에 걸쳐 Graph RAG의 다양성과 영향력을 강조합니다.

조직이 계속해서 증가하는 데이터 볼륨과 지능적인 상황 인식 검색 기능에 대한 요구로 인해 어려움을 겪고 있는 가운데 Graph RAG는 새로운 통찰력을 얻고 혁신을 주도하며 경쟁 우위를 제공할 수 있는 강력한 솔루션으로 부상하고 있습니다.

저는 지난 50년 동안 기계 학습과 딥 러닝의 매혹적인 세계에 몰두했습니다. 저의 열정과 전문 ​​지식은 특히 AI/ML에 중점을 둔 XNUMX개 이상의 다양한 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트에 기여하도록 이끌었습니다. 나의 계속되는 호기심은 또한 내가 더 탐구하고 싶은 분야인 자연어 처리로 나를 이끌었습니다.