Retrieval 중심 RAG의 한계를 극복하는 Representation 기반 계층적 지식 구조 설계

Context

단순 Retrieval 기반 RAG 파이프라인의 의존도로 인한 지식 구조의 파편화 발생. 문서의 중복, 모순, 낮은 일관성으로 인해 Retrieval 성능 개선만으로는 해결 불가능한 구조적 품질 저하 문제 직면.

Technical Solution

• Ingest time 단계에서 지식을 pre-structure 하여 Query time의 부하를 줄이는 Representation 레이어 도입
• 단순 Chunking 기반 저장 방식에서 탈피하여 Wiki, Knowledge Graph, Schema 등 명시적 관계 기반의 구조적 저장 설계
• Raw Document를 Structured Knowledge Layer로 변환하여 Canonical Source를 확보하는 하이브리드 아키텍처 구축
• Representation을 통해 엔티티 간 관계를 명시함으로써 Traversal 및 Dependency Analysis가 가능한 추론 기반 마련
• Representation(구조)과 Retrieval(접근)을 분리하여 시스템의 유지보수성과 데이터 일관성 동시 확보