핵심 요약
교보DTS가 Graph DB를 활용해 LLM과 데이터 간 컨텍스트 연결을 강화하는 GraphRAG의 필요성과 활용 방향을 소개합니다.
주요 특징
- Graph DB로 고객, 계약, 직원 등 다양한 엔티티 간의 관계를 모델링하고 그래프 구조에서 컨텍스트를 효과적으로 탐색합니다.
- RAG와의 결합으로 검색 결과의 관계성까지 LLM 컨텍스트에 반영하여 더 정확한 응답을 제공합니다.
- AI Agent와의 연계로 데이터 간 자동 추론과 연결이 가능해집니다.
- 대규모 이질적 데이터에서도 확장성과 일관된 컨텍스트 관리가 용이합니다.
적용 고려사항
- 그래프 스키마 설계와 데이터 거버넌스가 선행되어야 하며, 그래프 DB의 쿼리 성능 튜닝이 필요합니다.
- LLM 컨텍스트 길이 관리와 데이터 프라이버시 및 보안 정책 수립이 요구됩니다.
- 도입 초기에는 데이터 품질 정제와 마이그레이션 계획이 중요합니다.
