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Microsoft GraphRAG: 커뮤니티 검출과 글로벌 요약

GraphRAG 통합

학습 목표

Microsoft GraphRAG의 핵심 혁신을 이해한다 Local Search vs Global Search의 차이를 안다 제조 현장에 어떤 모드를 적용해야 하는지 판단할 수 있다

Microsoft GraphRAG가 왜 화제인가

2024년 4월, Microsoft Research가 발표한 GraphRAG 논문은 **"Vector RAG가 답하지 못하는 글로벌 질문에 KG를 활용하자"**는 아이디어를 제시했다.

그리고 곧바로 오픈소스(github.com/microsoft/graphrag)로 공개. 제조 도메인에도 큰 시사점을 준다.


기존 Vector RAG의 한계

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근본 원인: Vector RAG는 국소적(local) 검색에 강하지만 전체 데이터셋의 글로벌 요약은 못함.


Microsoft GraphRAG의 해법

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Local Search

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제조 활용: 특정 설비/부품/알람에 대한 진단 질문 → 모두 Local Search.


Global Search

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제조 활용:

  • "올해 가장 많이 발생한 알람 카테고리?"
  • "라인별 정비 시간이 가장 긴 설비 유형?"
  • "우리 공장의 주요 리스크 영역?"

제조 도메인 적용 시 고려사항

항목Microsoft GraphRAG제조 도메인 맞춤화
엔티티 추출LLM 프롬프팅제조 온톨로지 스키마 명시
관계 추출LLM 자유 추출표준 관계만 허용 (CAUSED_BY 등)
커뮤니티 검출Louvain라인/공정 단위 그룹화
비용인덱싱 시 LLM 호출 多정적 데이터는 1회 인덱싱으로 충분

우리 프로젝트는?

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이번 주에는 Local Search 위주로 구현하고, Global Search는 Week 8 통합 프로젝트에서 다룬다.

핵심 포인트
  • Microsoft GraphRAG는 커뮤니티 요약을 통해 글로벌 질문에 답변 가능
  • Local Search는 엔티티 중심, Global Search는 전체 패턴 중심
  • 제조에서는 표준 온톨로지 + Local Search 조합이 ROI가 가장 높음
  • 인덱싱 비용을 고려하여 정적 데이터에만 적용 권장