Graph_RAG

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Graph_RAG는 문서 검색, 엔티티/관계 추출, 그래프 데이터 저장을 결합한 오픈소스 프레임워크로, 검색 강화 생성 워크플로우를 지원합니다. 사용자는 텍스트 코퍼스를 수집하고, 구조화된 지식을 Neo4j 또는 기타 그래프 DB에 추출하며, 의미론적 그래프 쿼리를 수행하고, 결과를 원활하게 LLM 프롬프트에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 그래프 기반 검색을 활용하여 설명 가능하고 컨텍스트가 풍부한 답변을 생성하며, LLM 출력을 향상시킵니다.
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May 17 2025
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Graph_RAG
Graph_RAG는 문서 검색, 엔티티/관계 추출, 그래프 데이터 저장을 결합한 오픈소스 프레임워크로, 검색 강화 생성 워크플로우를 지원합니다. 사용자는 텍스트 코퍼스를 수집하고, 구조화된 지식을 Neo4j 또는 기타 그래프 DB에 추출하며, 의미론적 그래프 쿼리를 수행하고, 결과를 원활하게 LLM 프롬프트에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 그래프 기반 검색을 활용하여 설명 가능하고 컨텍스트가 풍부한 답변을 생성하며, LLM 출력을 향상시킵니다.
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추천

Graph_RAG란?

Graph_RAG는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 사용되는 Python 기반 프레임워크입니다. 비구조적 문서의 수집, LLM 또는 NLP 도구를 활용한 엔티티 및 관계의 자동 추출, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것을 지원합니다. Graph_RAG를 이용해 개발자는 연결된 지식 그래프를 구성하고, 의미론적 그래프 쿼리를 실행하여 관련 노드 및 경로를 파악하며, 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 공급할 수 있습니다. 모듈식 파이프라인, 구성 가능한 구성요소, 통합 예제를 제공하여 효과적인 엔드투엔드 RAG 애플리케이션을 지원하며, 구조화된 지식 표현을 통해 답변의 정확성과 해석력을 향상시킵니다.

Graph_RAG을 사용할 사람은?

  • 데이터 과학자
  • 머신러닝 엔지니어
  • AI 연구원
  • 소프트웨어 개발자
  • 지식 관리 전문가

Graph_RAG 사용 방법은?

  • 1. GitHub에서 Graph_RAG 저장소를 복제합니다.
  • 2. pip install -r requirements.txt로 종속성을 설치합니다.
  • 3. 환경 변수를 구성하고 그래프 데이터베이스(예: Neo4j)를 설정합니다.
  • 4. 문서 코퍼스를 준비하고 수집 설정을 조정합니다.
  • 5. 수집 파이프라인을 실행하여 엔티티와 관계를 추출합니다.
  • 6. 그래프 구축 파이프라인을 실행하여 데이터베이스를 채웁니다.
  • 7. 쿼리 모듈을 이용하여 의미론적 그래프 검색을 수행합니다.
  • 8. 검색된 컨텍스트를 RAG 출력을 위한 LLM 프롬프트에 통합합니다.

플랫폼

  • mac
  • windows
  • linux

Graph_RAG의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • 문서 수집
  • 엔티티 추출
  • 관계 추출
  • 그래프 저장
  • 의미론적 그래프 쿼리
  • RAG 파이프라인 통합

장점

  • 향상된 답변 정확도
  • 설명 가능한 검색
  • 구조화된 지식 표현
  • 모듈성 및 확장성
  • 확장 가능한 그래프 저장

Graph_RAG의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 기업용 지식 베이스 구축
  • 맥락 재생 Q&A 시스템
  • 연결 데이터에 관한 학술 연구
  • 고객 지원용 지식 그래프
  • 문서 인텔리전스 및 규정 준수

Graph_RAG의 자주 묻는 질문

Graph_RAG 회사 정보

Graph_RAG 리뷰

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Graph_RAG의 주요 경쟁자와 대안은?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Haystack

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