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Dev.toAI/ML
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Neo4j와 Spring AI 기반 GraphRAG 도입을 통한 관계형 컨텍스트 복구
Stop Using Raw Vector Search: Implement GraphRAG with Spring AI and Neo4j
AI 요약
Context
단순 Cosine Similarity 기반의 Flat Vector Search로 인한 데이터 파편화 발생. 텍스트 청크 간의 관계 소실에 따른 Hallucination 증가와 엔터프라이즈 도메인 지식 표현의 한계 직면.
Technical Solution
- Neo4jVectorStore를 통한 시맨틱 유사도 기반 Anchor Node 식별
- Spring AI ChatClient와 Structured Output Spec을 결합한 결정론적 Cypher 쿼리 생성
- 식별된 Anchor Node로부터 2-3 Hop 깊이의 Contextual Traversal 수행으로 관계적 문맥 확보
- Vector Similarity Score와 Graph Centrality Metrics를 결합한 Hybrid Ranking 적용
- Vector Index와 Graph Database를 단일 DB로 통합하여 Double-query Latency 제거
실천 포인트
1. Vector DB와 Graph DB의 물리적 분리로 인한 네트워크 지연 시간 검토
2. LLM의 자유로운 Cypher 생성을 방지하기 위한 Schema Constraint 적용 여부 확인
3. 단순 검색을 넘어 2-Hop 이상의 관계 데이터가 필요한 도메인인지 분석
4. Semantic Search 결과와 Graph Topology 지표의 가중치 합산 로직 설계