이 글은 대규모 정보를 활용하는 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 개발된 그래프 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대해 설명한다.
기존 RAG는 질문에 대한 답변을 찾기 위해 방대한 정보 라이브러리에서 관련 정보를 검색하고 활용한다. 하지만 RAG는 정보 간의 연결고리를 파악하는 데 어려움이 있어 전체적인 맥락을 이해하기 어렵다는 한계가 있었다.
그래프 RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 개발되었다. 그래프 RAG는 정보 간의 관계를 그래프 형태로 모델링하여 전체적인 맥락을 이해하고 활용할 수 있게 해준다. 이를 통해 그래프 RAG는 기존 RAG보다 복잡한 질문에 대한 답변을 제공할 수 있고, 정보의 출처를 명확히 설명할 수 있다는 장점이 있다.
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by Aniket Hinga... at ai.gopubby.com 07-08-2024
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