GraphRAG Pipeline 로딩 중...
이 도구가 못 하는 것
- 결과 표는 관계를 따라가 짝을 맞춥니다. 다만 두 변수 사이에 관계를 적지 않으면 Neo4j 와 같이 모든 짝이 나옵니다 — 그것은 오류가 아니라 그렇게 쓴 쿼리의 뜻입니다.
- 이 엔진이 읽는 절은 MATCH · WHERE · RETURN · ORDER BY · SKIP · LIMIT 뿐입니다. 그 밖의 절이나 오타를 만나면 낱말 검색으로 대신하고, 그렇게 했다는 것을 결과 위에 적습니다.
- 비교 탭은 두 쪽을 같은 질문에 걸고 각자가 찾은 후보를 함께 보여 줍니다. 다만 벡터 쪽은 실제 임베딩이 아니라 낱말 겹침(자카드)이라, 뜻이 같고 낱말이 다른 문장은 못 찾습니다. 실제 임베딩이라면 그중 일부는 찾습니다.
- 커뮤니티는 생산라인 노드를 시드로 잡고 각 노드를 가장 가까운 시드에 한 번 붙여 나눕니다. Leiden 도 라벨 전파도 아니고, 요약은 템플릿입니다. 실제 GraphRAG 의 LLM 요약이 아닙니다.
- 데모 탭은 연출입니다. 단계마다 표시되는 시간은 계산에 걸린 시간이 아니라 일부러 기다린 시간이고, 답변은 시나리오에 미리 적힌 문장입니다.
- 데모 탭의 「유사도」는 낱말 겹침입니다. 같은 질문에 늘 같은 순위가 나오지만, 그 값은 실제 벡터 유사도가 아닙니다.
- 자연어 질의 탭만 실제로 LLM 을 부릅니다. 돈이 나가는 자리라 로그인이 필요합니다. 나머지 네 탭은 브라우저 안 계산이라 로그인 없이 됩니다.
- 그래프는 341노드 404엣지로 고정입니다.
이 시뮬레이터가 무엇을 하는가기능 · 개념 · 연계 주차
GraphRAG 파이프라인을 통해 그래프 기반 검색 증강 생성을 경험하세요.
01
엔티티·관계 추출
텍스트에서 엔티티와 관계를 추출해 지식 그래프를 단계별로 구축하는 과정을 시각화합니다.
02
그래프 기반 검색
벡터 검색과 그래프 순회(멀티홉 트래버설)를 나란히 비교하며 GraphRAG의 강점을 체험합니다.
03
자연어 → Cypher
자연어 질문을 Cypher 쿼리로 변환해 그래프를 직접 탐색하고 결과를 확인합니다.
04
근거 기반 답변 생성
그래프 경로를 근거로 스트리밍 답변을 생성해 일반 RAG와의 차이를 이해합니다.
GraphRAG란?
GraphRAG는 문서에서 추출한 엔티티·관계를 그래프로 구축한 뒤, 그래프 구조를 활용해 검색·추론하는 RAG 기법입니다. 단순 유사도 검색으로는 놓치기 쉬운 개체 간 연결 관계를 그래프 순회로 파악해 멀티홉 질문에 답할 수 있습니다.
- 멀티홉 추론: A→B→C로 이어지는 간접 관계도 그래프 순회로 답변 가능
- 벡터 검색 vs 그래프 검색: 두 접근의 결과·근거를 비교하며 차이 학습
- 자연어 질의가 Cypher로 변환되는 과정을 통해 그래프 쿼리 언어 이해
써 보신 분만 아는 것이 있습니다
쓰다가 막힌 곳이나 현장과 다른 점을 알려주시면 다음 버전에 반영합니다. 보내주신 분께는 9월 추첨으로 스타벅스 쿠폰을 드립니다.