GraphRAG: 제로에서 히어로까지
Source: Dev.to
Introduction
GraphRAG는 지식 그래프와 벡터 검색을 결합한 Retrieval‑Augmented Generation (RAG) 시스템으로, 보다 정확하고 상황을 고려한 AI 응답을 제공합니다. 기존 RAG가 문서 임베딩에만 의존하는 반면, GraphRAG는 지식 그래프의 구조화된 관계와 의미 연결을 활용해 컨텍스트를 이해하고 가장 관련성 높은 정보를 검색합니다.
이 실습 튜토리얼에서는 다음을 통합한 정교한 GraphRAG 파이프라인을 구축하는 방법을 배웁니다:
- 양방향 Neo4j 통합 – 그래프 데이터에 유연하게 접근하고 Protégé에 대한 추출·쓰기 기능을 원활히 제공하여 지식 베이스를 지속적으로 진화시킵니다.
- Protégé 온톨로지 생성 및 수정 – 데이터를 표준화·구조화하여 의미 이해와 질의 정확성을 향상시키고, LLM을 통해 온톨로지를 직접 생성·수정합니다.
- 벡터 데이터베이스 저장 – 관련 정보를 효율적으로 검색해 정확한 RAG 응답을 지원하고, Neo4j 또는 Protégé 온톨로지를 RAG 스토어에 저장·조회합니다.
- 시맨틱 검색 기능 – 전통적인 키워드 기반 검색에 비해 더 의미 있고 상황을 고려한 결과를 제공합니다.
- NLP 기반 질의 – SPARQL 및 Cypher를 통한 상호작용을 단순화하여 기술 수준에 관계없이 지식 그래프를 활용할 수 있게 합니다.
- LLM 기반 동적 온톨로지 생성 – 변화하는 데이터 요구에 빠르게 대응하고 복잡하고 진화하는 지식 그래프를 구축합니다.
이 구현은 사기 탐지 시스템, 추천 엔진, 지능형 검색 플랫폼 등 다양한 분야에 적용 가능한 지식 그래프 관리·질의 전체 워크플로를 제공합니다.
What You Will Need
- Protégé – GitHub
- Neo4j AuraDB – Console
- GraphRAG Plugin – GitHub
- VidyaAstra Plugin – GitHub
- Neo4j‑Protégé Plugin – GitHub
예제에 사용된 온톨로지는 여기에서 확인할 수 있습니다:
fraud‑detection‑ontology.owl
Note: These plugins are actively maintained. Package names may be refactored and new features added. If you encounter issues, feel free to reach out to the author.
세 플러그인을 모두 설치하면 Protégé 툴바에 다음과 같이 표시됩니다:
Connecting to Neo4j
Neo4j‑Protégé 플러그인을 사용해 Neo4j AuraDB 인스턴스에 연결할 수 있습니다. 연결 대화상자는 툴바에서 접근합니다:
이 플러그인을 통해 할 수 있는 일:
- Neo4j와 OWL/RDF 형식 간 온톨로지 가져오기/내보내기.
- 로컬에서 온톨로지를 가져와 NLP 기반 질의를 실행.
- 로컬 Protégé 프로젝트에서 사용할 그래프 부분집합을 가져오기.
또한 자연어 질의를 입력하면 자동으로 SPARQL/Cypher 로 변환됩니다:
Import to Protégé
Neo4j에서 온톨로지를 내보낸 뒤 Protégé에 가져옵니다:
Build the RAG Store
Protégé에 온톨로지를 로드한 후, GraphRAG 플러그인을 사용해 벡터 임베딩을 생성하고 로컬 RAG 스토어에 저장합니다:
이제 표준 RAG 시스템처럼 RAG 스토어를 질의할 수 있습니다:
Fraud Detection Use Case
위에서 연결한 사기 탐지 온톨로지가 바로 해당 파일입니다. 이를 Protégé에 가져온 뒤 GraphRAG 플러그인을 통해 RAG 스토어에 저장합니다:
Combining with VidyaAstra Plugin
VidyaAstra 플러그인은 그래프에 추가 정보를 풍부하게 하고, 더 깊은 서브‑그래프 탐색을 가능하게 합니다:
Plugin Features
GraphRAG와 VidyaAstra 플러그인 모두 다음 기능을 제공합니다:
- Explain Graph – 엔티티 간 연결 방식을 시각적으로 설명합니다.
- NLP Query – 자연어 질의를 SPARQL/Cypher 로 변환합니다.
- Dynamic Ontology Updates – LLM 제안에 따라 실시간으로 온톨로지를 수정합니다.
- Semantic Search – 결합된 그래프‑벡터 스토어 전반에 걸친 상황 인식 검색을 수행합니다.
