RAG(Retrieval Augmented Generation)를 써보셨다면 이런 답답함을 느끼신 적 있으실 거예요."분명히 관련 문서인데, 왜 엉뚱한 답이 나오지?"이건 기존 RAG의 구조적인 한계 때문입니다. 이번 글에서는 그 한계를 그래프 기반으로 돌파한 Graph RAG의 개념과 동작 원리를 처음부터 끝까지 정리해 드릴게요.기존 RAG의 문제점기존 RAG는 문서를 chunk 단위로 잘라서 관련 chunk를 검색한 뒤 LLM에 넘겨주는 방식이에요.여기서 두 가지 문제가 생깁니다.첫째, 연결 관계를 놓칩니다. 문서를 잘게 쪼개다 보면 chunk 사이의 맥락과 관계가 끊겨요. "A는 B의 원인이다"라는 정보가 두 chunk에 걸쳐 있으면 그냥 사라지는 거예요.둘째, context가 LLM 처리 용량을 ..
