등장배경 : 전체 text corpus를 아우를 수 있는 query-focused summarization task에 적합한 RAG 시스템을 구축하기 위함.
즉, 전체 corpus의 전반적인 내용을 반영할 수 있는 답변을 필요로 하는 시스템에서 GraphRAG가 적합하다.
비교 분석
| 기준 | Neo4j GraphRAG | Cypher | Microsoft GraphRAG | Lettria |
|---|---|---|---|---|
| 주요 역할 | 지식그래프 기반 RAG 구현 및 검색 | 그래프 질의 처리 | 요약 중심 관계 추론형 GraphRAG | NLP기반 지식그래프 생성 |
| 관계 모델링 | 뛰어남 (엔티티/관계/속성 표현) | 매우 세밀한 제어 가능 | 제한적, 자동화 중심 | 온톨로지 기반 |
| 적합한 데이터 유형 | 텍스트, 구조화 데이터, 이벤트 | 그래프 데이터 | 긴 내러티브 문서 | 감정·의미 중심 텍스트 |
| 학습곡선 | 중간 | 중간 | 낮음 | 낮음 |
| 추천 용도 | 지식그래프 중심 챗봇, 연구 데이터 분석 | 관계 탐색 및 질의 형식화 | 문서 요약형 RAG | 인간 친화적 온톨로지 작성 |