LangChain·Neo4j·FAISS·Qwen-7B로 구축하는 GraphRAG 시스템
GraphRAG는 전통 RAG의 한계를 극복하고자 지식 그래프를 검색 파이프라인에 통합한 아키텍처다. 비구조화 텍스트의 의미적 검색과 그래프 기반의 관계 추론을 결합함으로써, 단순 문서 검색을 어서 맥락을 이해하는 추론이 가능해진다. 본문에서는 컨테이너 환경 없이 순수 파이썬生태계로 고가용성 GraphRAG를 구축하는 방법을 살펴본다.
아키텍처 설계 및 기술 선정
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7월 19일 05:40에 게시됨
Agentic RAG의 2026 진화 로드맵: GraphRAG에서 Self-Evolving RAG까지
본 문서는 2026년 Agentic RAG 진화 로드맵을 심층 분석하며, GraphRAG에서 Self-Evolving RAG까지의 주요 기술적 발전을 다룹니다. 핵심 개념, 구현 방법, 코드 예제, 성능 비교, 적용 사례 및 향후 전망을 통해 기업용 AI 애플리케이션을 위한 기술적 참고 자료를 제공합니다.
1. Agentic RAG 기술 진화
1.1 진화 단계
1.0 (기본 RAG): 단순 검색 + 생성 (2022)
2.0 ( ...
7월 18일 17:36에 게시됨
GraphRAG + GLM-4 기반 《홍루몽》 전편 중국어 검색 증강 시스템 구축
GraphRAG는 그래프 신경망과 검색 증강 생성 기술을 결합한 고급 모델로, 그래프 구조 정보와 외부 지식 검색을 활용하여 텍스트 생성의 품질과 관련성을 향상시킵니다.
graphrag-practice-chinese는 GraphRAG의 응용 예제 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 특징은 OpenAI 모델을 대체할 수 있는 방법을 제공하고, 기존 프롬프트와 문서 분할 방식을 수정하여 GraphRAG의 중 ...
6월 10일 20:38에 게시됨