GraphRAG 도입을 통한 Multi-Hop 정확도 24.5%에서 89.2%로 혁신

Context

파편화된 기업 데이터 환경에서 단순 Vector RAG 기반의 Cosine Similarity 검색으로는 플랫폼 간의 구조적 연관성 파악 불가. 특히 서로 다른 툴에 분산된 정보 사이의 관계를 추론해야 하는 Multi-Hop Query 처리 시 컨텍스트 단절로 인한 검색 실패 빈번.

Technical Solution

• Cognee를 활용한 Hybrid Topology 구축으로 Vector Space의 의미론적 검색과 Typed Semantic Entity Graph의 결정론적 경로 탐색을 결합한 설계
• LangGraph 기반의 Orchestration 레이어를 통한 Graph Navigation 및 Session Context 관리로 복잡한 추론 체인 구현
• BERT 및 LLM Extractor를 이용한 엔티티 및 관계 추출 파이프라인 구축을 통해 데이터 사일로를 통합된 Knowledge Graph로 변환
• Self-Correction Layer를 통한 Graph Schema 검증 및 노드 Pruning/Merging 수행으로 데이터 노이즈 제거 및 정밀도 향상
• Groq(Llama-3-70B) 기반의 고속 추론 엔진 연동을 통한 구조화된 컨텍스트 윈도우 제공 및 Grounded Generation 실현