벡터 RAG는 어디까지 되는가

벡터 RAG의 동작

1. 문서를 조각내 임베딩(의미를 담은 숫자 벡터)으로 바꿔 저장
2. 질문도 임베딩으로 바꿔 비슷한 조각을 찾음
3. 찾은 조각을 LLM에 넣어 답을 생성

잘 되는 것: "베어링 교체 주기가 어떻게 되지?" — 답이 한 문단에 들어 있는 질문

한계가 드러나는 순간

멀티홉 질문입니다. 답이 여러 문서에 나뉘어 있고, 관계를 따라가야 하는 경우.

"프레스 1호기와 같은 원인으로 고장난 다른 설비의 조치 내역을 알려줘"

이 질문에 답하려면:

1. 프레스 1호기의 고장을 찾고
2. 그 고장의 원인을 찾고
3. 같은 원인의 다른 고장들을 찾고
4. 각 고장의 조치를 찾아야

벡터 검색은 1단계는 잘하지만, 2~4단계로 건너뛰지 못합니다. 질문 문장과 비슷한 조각만 가져오기 때문입니다.

GraphRAG가 하는 일

그래프에서 관계를 따라 이동한 뒤, 그 경로에 있는 정보를 근거로 답합니다.

	벡터 RAG	GraphRAG
1홉 질문	✅ 잘함	✅ 잘함
멀티홉 질문	❌ 조각만 가져옴	✅ 경로 추적
근거 제시	문서 조각	트리플 + 출처 문서
준비 비용	낮음	그래프 구축 필요

그래서 1홉이면 벡터로 충분합니다. 그래프는 관계가 필요할 때 값을 합니다.