Created by AI 문서, 표, 이미지, 도면이 뒤섞인 질문에 단순히 상위 5개 문서를 넣는 것만으로 정확한 답을 얻을 수 있을까요? 전통적인 RAG는 보통 다음 순서로 동작합니다. 질문 입력 → 관련 청크 검색 → 상위 k개 컨텍스트 삽입 → LLM 답변 생성 이 방식은 간단한 문서 질의에는 빠르고 효율적입니다. 하지만 실제 업무 데이터는 훨씬 복잡합니다. 하나의 […]
LightRAG 혁신기술: 지식 그래프 기반 RAG로 성능 2배 높이려면?
Created by AI 전통적인 문서 검색 방식에 숨겨진 한계, 과연 우리는 얼마나 더 효율적인 정보 탐색이 가능할까요? 지금까지 많은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 문서를 잘게 청크로 쪼개 벡터로 저장하고, 질문과 가장 유사한 조각을 꺼내 답을 만드는 방식에 기대어 왔습니다. 얼핏 합리적으로 보이지만, 이 구조에는 치명적인 맹점이 있습니다. 정보는 ‘조각’으로 존재하지 않고, ‘관계’로 의미가 생긴다는 점입니다. RAG가 […]