온톨로지 기반 그래프 RAG 실습: 팔란티어 방식의 구현과 인사이트
이 영상은 온톨로지와 그래프 DB를 활용한 그래프 RAG(검색 증강 생성) 구현 과정을 소개하며, 벡터 RAG 및 하이브리드 RAG와의 비교를 통해 각 방식의 장단점과 적용 분야를 분석합니다. 요식업 데이터를 기반으로 한 실습을 통해 관계형 데이터의 복잡한 질의 응답과 신뢰할 수 있는 답변 생성 방법을 제시합니다. 핵심 포인트는 "온톨로지 설계의 중요성", "그래프 RAG의 정확한 관계 추론 능력", "하이브리드 접근법의 효율성"입니다.
1. 프로젝트 개요 및 배경
영상 초반, 달핀채 TV의 이연프는 온톨로지와 그래프 RAG의 결합 방식을 설명하며, 기존 커뮤니티(GPT 스퀘어)에서 제공한 요식업 실습 데이터를 활용한 그래프 RAG 구현 과정을 소개합니다.
"온톨로지 구축을 통해 시멘틱 레이어를 만들고, 네오포제 그래프 DB에 연결해 관계 기반 데이터를 분석했습니다."
"팔란티어의 UI 기반 방식과 달리 파이썬 소스 코드로 구현해 동적 데이터 분석에 집중했습니다."
- 주요 데이터: 메뉴, 직원, 공급 업체, 구매 내역, 리뷰 데이터 등 5개 테이블로 구성된 RDBMS 형태.
- 목표: 온톨로지 + LLM 조합으로 정확한 관계 추론과 하이브드 RAG 구현.
- 도구: 랭체인, 네오포제(그래프 DB), 크로마디(벡터 DB), 오픈AI API.
2. 데이터 구조 및 온톨로지 구축
실습 데이터는 이탈리안 레스토랑 "벨라마"를 가상으로 설정해 구성되었으며, 데이터 분석은 다음과 같이 진행되었습니다.
"온톨로지 구현 보드는 복잡하지만, 관계형 데이터의 명확한 속성 정의(예: 평점 1~5점)가 핵심입니다."
- 온톨로지 역할:
- 개념 간 관계(예: 메뉴-공급 업체-구매 내역) 구조화.
- 속성 검증(예: 평점은 1~5점 정수).
- 그래프 DB 구축: 네오포제에 온톨로지 데이터 적재 후 사이퍼 쿼리로 관계 탐색.
- 벡터 DB 구축: 리뷰 데이터 청킹 → 임베딩 → 유사도 검색 기반 답변 생성.
3. 그래프 RAG vs. 벡터 RAG vs. 하이브리드 RAG
3.1 그래프 RAG의 강점
"그래프 RAG는 관계 기반 추론에 강점이 있습니다. 예를 들어, '최근 6개월간 평점 4점 이상 고객의 주문 메뉴'를 정확히 추출할 수 있죠."
- 장점:
- 복잡한 질의(통계, 다중 필터) 처리 가능.
- 하루시네이션(환각) 최소화.
- 단점:
- 온톨로지 설계 및 쿼리 작성 복잡성.
- 전문성 요구(예: 사이퍼 쿼리 숙련도).
3.2 벡터 RAG의 한계
"벡터 RAG는 대량 텍스트 검색에 빠르지만, 수치 데이터나 관계 추론에는 약합니다."
- 장점:
- 유사도 기반 검색으로 빠른 응답.
- 비정형 데이터(리뷰) 처리에 적합.
- 단점:
- 구조적 관계 분석 불가.
- 통계적 답변 생성 어려움.
3.3 하이브리드 RAG의 효율성
"벡터 DB로 1차 후보 추출 → 그래프 DB로 검증 및 확장" 방식이 핵심입니다."
- 프로세스:
- 사용자 질문 입력 → 벡터 DB에서 유사 문서 추출.
- 추출된 문서의 엔터티 ID를 그래프 DB에 전달 → 관계 기반 추가 정보 조회.
- LLM에 컨텍스트 제공 → 최종 답변 생성.
- 장점:
- 정확도와 신뢰성 향상.
- 복합 질의(예: "평점 높은 고객의 주문 패턴") 처리 가능.
4. 실험 결과 및 인사이트
4.1 성능 비교
| 방식 | 강점 | 약점 |
|---|---|---|
| 그래프 RAG | 관계 추론, 통계 분석 | 설계 복잡성, 비용 증가 |
| 벡터 RAG | 빠른 검색, 대량 데이터 처리 | 구조적 질의 처리 불가 |
| 하이브리드 | 정확도와 유연성 결합 | 구현 복잡성 |
4.2 주요 도전 과제
"온톨로지 설계가 미흡하면 쿼리가 장황해지고 비효율적입니다. 경험과 학습이 필요하죠."
- 그래프 DB:
- 노드/엣지 설계 오류 시 데이터 정합성 문제 발생.
- 네오포제와 판다스 간 데이터 동기화 이슈.
- 하이브리드:
- 벡터-그래프 데이터 통합 시 컨텍스트 관리 복잡성.
4.3 향후 방향
"의료, 법률 등 도메인 지식이 중요한 분야에서 그래프 RAG를 실험하고, 하이브리드 접근법의 베스트 프랙티스를 정립해야 합니다."
- 추천 실험:
- 다중 테이블 조인 및 통계 요약 질의 테스트.
- 벡터/그래프 DB의 비용-성능 벤치마킹.
5. 결론 및 다음 단계
이 영상은 온톨로지 기반 그래프 RAG의 기본 흐름을 설명하며, 다음 영상에서는 소스 코드, 데이터 처리 세부 사항, 실제 구현 예시를 공개할 예정입니다.
"하이브리드 RAG는 단순한 정보 검색을 넘어, 원인 분석과 근거 기반 답변 생성이 가능합니다. 복잡성은 있지만, 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션 구축에 필수적입니다."
- 다음 단계:
- 네오포제 사이퍼 쿼리 구현 방법.
- 랭체인 툴콜링을 통한 자동 쿼리 생성.
- 하이브리드 RAG의 실제 성능 테스트 결과 공유.
🔍 핵심 요약: 온톨로지와 그래프 DB는 관계형 데이터 분석에서 강력한 도구이며, 하이브리드 접근법은 벡터 RAG의 유연성과 그래프 RAG의 정확성을 결합해 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다.