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GRAPH RAG · HYBRID RETRIEVAL · FINANCIAL AI GraphRAG 최신 트렌드벡터 검색이 놓치는 ‘관계’를 잡는다 RAG를 운영하다 보면 이런 질문을 만난다. “두 문서가 서로를 참조하는데, 왜 검색 결과에서는 남처럼 나오지?” 임베딩은 문장이 얼마나 비슷한지는 잘 찾지만, 누가 누구에게 적용되고 어떤 조항을 거쳐 결론에 도달했는지는 모른다. GraphRAG는 그 틈을 메운다. 다만 모든 문서를 거대한 지식 그래프로 만드는 순간, 정확도보다 먼저 비용과 운영 난도가 우리를 찾아온다. 먼저 결론 최신 실무 방향은 Vector RAG를 GraphRAG로 교체하는 것이 아니라, Hybrid Search를 기본값으로 두고 관계 추론이 필요한 질문만 Graph 경로로..

GRAPH RAG · KNOWLEDGE GRAPH · FINANCIAL AI벡터DB 다음에 그래프를 붙이면 끝?GraphRAG를 ‘좀 아는 사람’의 구현 가이드기본 원리부터 Microsoft GraphRAG·DRIFT·LightRAG·HippoRAG 2, 금융권 데이터와 가명처리까지GraphRAG 경험이 없다고 해서 “문서에서 엔티티와 관계를 뽑아 그래프에 넣습니다”까지만 말하면 너무 아쉽다. 실무에서 중요한 질문은 그 다음부터다. 무슨 관계를 뽑을 것인가? 같은 고객·상품·조항을 어떻게 하나의 노드로 합칠 것인가? 질문에 따라 Local·Global·Multi-hop 검색을 어떻게 고를 것인가? 그리고 LLM이 잘못 만든 edge를 금융 서비스에 어디까지 믿을 것인가?GraphRAG는 마법의 정확도 버..