[RAG] Vector RAG vs Graph RAG 비교 (2)

1. LLM의 한계와 RAG의 필요성

최근 LLM은 뛰어난 성능을 보여주지만, 지식의 최신성 부족, 특정 도메인 지식 부재, 그리고 부정확한 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상 등의 한계를 가지고 있습니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 RAG(검색 증강 생성) 기술이 등장했습니다. RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전, 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 먼저 '검색'하고, 이 정보를 바탕으로 답변을 '생성'하는 방식입니다. 이를 통해 LLM을 매번 재학습시키지 않고도 최신 정보나 특정 도메인 지식을 활용하여 답변의 정확성과 신뢰도를 높일 수 있습니다.

 

RAG는 단순히 LLM의 약점을 보완하는 것을 넘어, AI가 정적인 학습 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 필요한 외부 지식을 동적으로 활용하는 새로운 패러다임 전환을 의미합니다.

 

RAG의 대표적인 구현 방식으로는 Vector RAG와 Graph RAG가 있으며, 이 글에서는 두 방식의 개념, 작동 원리, 장단점 등을 심층 비교하여 각각의 특징과 적합한 활용 사례를 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.

 

---

2. Vector RAG: 개념과 작동 원리

https://medium.com/@bijit211987/rag-vs-vectordb-2c8cb3e0ee52

Vector RAG는 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터를 벡터(Vector)로 변환해 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장하고, 사용자 질문과 의미적으로 가장 유사한 데이터를 찾아 LLM에게 제공하는 가장 일반적인 RAG 방식입니다. 이 과정을 통해 LLM은 질문과 관련된 외부 정보를 참고하여 답변을 생성하게 됩니다.

 

작동 원리:

1. 데이터 준비 (Indexing):
   • 문서나 웹페이지 등 외부 데이터를 불러옵니다.
   • 데이터를 **청크(Chunk)**라는 작은 단위로 나눕니다.
   • 임베딩 모델을 사용해 각 청크를 의미 정보가 담긴 벡터로 변환합니다.
   • 변환된 벡터와 원본 텍스트를 Vector DB (예: Chroma, FAISS)에 저장하고 검색 가능하게 만듭니다.
2. 검색 및 생성 (Retrieval & Generation):
   • 사용자 질문 역시 동일한 임베딩 모델을 사용하여 질문 텍스트를 벡터화합니다.
   • Vector DB에서 질문 벡터와 가장 유사한 벡터(문서 청크)들을 찾습니다 (유사도 검색).
   • 찾아낸 관련성 높은 정보(컨텍스트)를 원본 질문과 함께 LLM에게 전달할 프롬프트로 만듭니다.
   • LLM은 이 정보를 바탕으로 최종 답변을 생성하여, 더 정확하고 사실에 기반한 응답을 제공합니다.

핵심 아이디어: 텍스트의 추상적인 '의미'를 벡터 공간에서의 '거리'로 변환하여, 컴퓨터가 의미적 유사성을 계산하고 비교할 수 있게 만드는 것입니다. 키워드 매칭을 넘어선 강력한 검색 능력을 제공하지만, '의미적 유사성'이 항상 '사실적/논리적 관련성'과 일치하지는 않을 수 있다는 점은 고려해야 합니다.

 

3. Vector RAG의 장점과 단점

Vector RAG 방식은 명확한 장점과 함께 고려해야 할 기술적인 한계점 및 단점들을 가지고 있습니다.

 

Vector RAG의 주요 장점

1. 다양한 비정형 데이터 처리 능력: 텍스트 문서, 이미지, 오디오 등 구조화되지 않은 데이터를 벡터 임베딩으로 변환하여 일관된 방식으로 저장하고 검색할 수 있습니다.
2. 신속한 의미론적 검색 성능: 단순한 키워드 일치를 넘어, 문맥과 의미를 파악하여 관련성 높은 정보를 빠르게 검색합니다. 이는 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에 유리합니다.
3. 상대적인 구현 용이성: 지식 그래프 구축과 같은 복잡한 사전 준비 과정 없이, 기존 문서 자산을 활용하여 비교적 신속하게 시스템 프로토타입을 구축할 수 있습니다. LangChain, LlamaIndex와 같은 프레임워크는 이러한 구현 과정을 지원합니다.
4. 우수한 확장성: 벡터 데이터베이스는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 설계되어, 데이터 양이 증가하더라도 성능을 유지하며 시스템을 확장하기 용이합니다.
5. 용이한 최신 정보 반영: LLM 모델 자체를 재학습할 필요 없이, 외부 벡터 데이터베이스에 저장된 문서만 업데이트하면 최신 정보를 RAG 시스템에 비교적 쉽게 반영할 수 있습니다.
6. 환각 현상 감소 및 투명성 증대: LLM이 자체 지식만으로 답변을 생성할 때 발생할 수 있는 환각 현상을 완화할 수 있습니다. 검색된 실제 문서를 근거로 답변을 생성하기 때문이며, 참조 문서를 함께 제시함으로써 답변의 투명성과 신뢰도를 높일 수 있습니다.

Vector RAG의 단점 및 고려사항

1. 문서 분할(Chunking)로 인한 문맥 정보 손실: 긴 문서를 관리 가능한 작은 단위로 분할하는 과정에서 원본 문서가 가진 전체적인 맥락이나 여러 청크에 걸쳐 있는 정보 간의 연결성이 손실될 수 있습니다. 이는 복합적인 질문에 대한 답변 능력을 저하시킬 수 있습니다.
2. 의미론적 유사성 검색의 내재적 한계:
   • 벡터 공간에서의 유사성이 실제 세계에서의 '동일성'이나 '논리적 관계'를 항상 정확하게 반영하지는 못합니다. (예: 의미적으로 유사하지만 실제로는 다른 개념이거나, 관계 표현의 부재)
   • 임베딩 모델이 학습하지 못한 최신 용어, 특정 도메인의 전문 용어, 고유 명사 등에 대해서는 의미를 제대로 파악하지 못해 검색 성능이 저하될 수 있습니다.
3. 대규모 데이터에서의 검색 정확도 저하 가능성: 벡터 데이터베이스에 저장된 문서(벡터)의 수가 증가할수록, 특정 질문과 관련 없는 벡터들 중에서 우연히 유사도가 높게 계산되어 검색될 확률이 높아집니다. ('Needle in a haystack' 문제) 이는 검색 결과의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
4. 질의 의도와 불일치하는 정보 검색 가능성: 벡터 유사도 점수만으로는 사용자의 복잡한 질의 의도와 완벽하게 일치하는 정보를 보장하기 어렵습니다. 때로는 의미적으로는 유사하지만 실제로는 질문과 관련 없거나 중요도가 낮은 정보가 검색될 수 있습니다.
5. 구현 및 운영의 복잡성과 비용: 대규모 문서를 임베딩하고 벡터 DB를 구축, 인덱싱, 운영하는 데는 상당한 컴퓨팅 자원과 비용이 소요됩니다. 또한, 실시간 응답 속도 최적화, 최적의 청킹 전략 수립, 적합한 임베딩 모델 선택 및 튜닝 등 고려해야 할 기술적 복잡성이 존재합니다.
6. 원본 데이터 품질 의존성: RAG 시스템의 성능은 검색 대상이 되는 외부 데이터베이스의 품질에 크게 좌우됩니다. 데이터가 부정확하거나, 오래되었거나, 편향되어 있다면, 시스템의 정교함과 무관하게 좋은 품질의 답변을 생성하기 어렵습니다.

Vector RAG는 다양한 장점을 제공하지만, 그 효과는 검색 메커니즘의 품질에 크게 의존합니다. 특히 의미론적 검색 자체의 한계점들과 데이터 규모 증가에 따른 정확도 저하 문제는 주요 도전 과제입니다. 따라서 성공적인 Vector RAG 시스템을 구축하고 운영하기 위해서는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 데이터 전처리(특히 청킹 전략), 임베딩 모델의 신중한 선택 및 파인튜닝, 키워드 검색과 벡터 검색을 결합하는 하이브리드 검색(Hybrid Search) 도입, 검색 결과 후처리(예: Reranking 모델 사용) 등 검색 품질을 향상시키기 위한 다각적인 접근과 노력이 필수적입니다.

 

---

4. Graph RAG: 개념과 작동 원리

지금까지 Vector RAG를 살펴보았다면, 이제 또 다른 RAG, Graph RAG에 대해 알아보고자 합니다. 단순히 '의미가 비슷한' 정보를 찾는 것을 넘어, 정보들 사이의 '명시적인 관계'와 '구조적인 맥락'을 활용하여 LLM의 답변 능력을 한 단계 끌어올리는 접근 방식입니다.

 

Vector RAG가 넓은 바다에서 비슷한 물고기를 찾는 그물이라면, Graph RAG는 복잡하게 얽힌 도시의 도로망을 따라 특정 목적지를 찾아가는 내비게이션과 같습니다. 정보(장소)들이 어떻게 서로 연결되어 있는지(도로)를 파악하는 것이 핵심입니다.

 

그럼 이제 Graph RAG의 작동 원리를 차근차근 알아보겠습니다.

 

1단계: 지식의 뼈대 세우기 (그래프 구축 및 인덱싱)

Graph RAG의 첫걸음은 정보를 '지식 그래프(Knowledge Graph, KG)'라는 구조화된 형태로 만드는 것입니다.

1. 지식 그래프 구축 (Knowledge Graph Construction):
   • RAG 시스템이 참고할 문서, 데이터베이스, 웹 페이지 등 다양한 소스에서 핵심 엔티티(Entity, 정보의 주인공, 그래프의 '노드')와 이들 간의 관계(Relationship, 주인공들의 연결고리, 그래프의 '엣지')를 추출합니다.
   • 예를 들어, "A 회사는 B 도시의 C 프로젝트를 수주했고, 이 프로젝트는 D 기술을 사용한다"는 텍스트에서 'A 회사', 'B 도시', 'C 프로젝트', 'D 기술'이라는 엔티티와 '수주했다', '위치한다', '사용한다' 등의 관계를 뽑아내는 식이죠.
   • 과거에는 이 작업이 수작업으로 이루어지기도 했지만, 요즘은 LLM의 강력한 언어 이해 능력을 활용하여 텍스트에서 자동으로 엔티티와 관계를 추출하고 구조화하는 방식이 활발히 사용되고 있습니다.
2. 그래프 저장 및 인덱싱 (Graph Storing & Indexing):
   • 이렇게 만들어진 지식 그래프는 그래프 데이터베이스(Graph Database)라는 특별한 저장소에 보관됩니다. 
   • Neo4j, NebulaGraph, Memgraph 등이 대표적인 그래프 DB인데, 이들은 노드와 엣지, 그리고 그 속성들을 효율적으로 저장하고, 특히 노드 간의 관계를 따라 탐색하는 쿼리를 매우 빠르게 처리하는 데 특화되어 있습니다.
   • 데이터를 빠르게 찾기 위해 그래프 구조에 대한 인덱싱 작업이 이루어집니다. 때로는 그래프 구조 정보를 벡터로 바꾸는 그래프 임베딩(Graph Embedding) 기술을 사용하기도 합니다.
3. (선택 사항) 정보 그룹화 및 요약 (Community Detection & Summarization):
   • 그래프가 매우 커지고 복잡해질 경우, 서로 밀접하게 연관된 정보 덩어리, 즉 '커뮤니티(Community)'를 찾아내는 알고리즘을 적용할 수 있습니다. (Microsoft의 GraphRAG 연구에서 활용된 방식입니다.)(Louvain, Leiden과 같은 알고리즘이 있습니다.)
   • 각 커뮤니티별로 핵심 내용을 요약해두면, 마치 책의 목차나 장 요약을 보듯, 방대한 지식 그래프를 더 효율적으로 탐색하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

2단계: 연결고리를 따라 답 찾기 (검색 및 생성)

이제 잘 구축된 지식 그래프를 활용하여 사용자의 질문에 답할 차례입니다.

1. 질문 분석 및 쿼리 변환 :
   • 사용자가 자연어로 질문하면, 시스템은 먼저 질문의 의도를 파악하고 핵심 엔티티나 관계를 식별합니다.
   • 그리고 이 자연어 질문을 그래프 DB가 알아들을 수 있는 구조화된 쿼리 언어(예: Neo4j의 Cypher나 SPARQL)로 변환합니다. 마치 사람의 말을 컴퓨터 명령어로 바꾸는 번역 과정과 같죠. 이 과정에도 LLM의 도움을 받을 수 있습니다.
2. 그래프 탐색 (Graph Traversal):
   • 변환된 쿼리를 그래프 DB에 실행하여 본격적으로 관련 정보를 찾아 나섭니다.
   • 이는 특정 시작점(노드)에서 정의된 관계(엣지)를 '따라가면서' 연결된 다른 정보들을 탐색하는 과정입니다. "A 회사와 관련된 프로젝트는? 그 프로젝트에 사용된 기술은?" 같은 질문에 답하기 위해, A 회사 노드에서 '수주' 관계를 따라 C 프로젝트 노드로 이동하고, 다시 C 프로젝트 노드에서 '사용' 관계를 따라 D 기술 노드로 이동하는 식이죠.
   • 이 과정을 통해 질문과 관련된 엔티티, 관계, 속성 정보들이 모인 '서브그래프(Subgraph)'나 특정 경로 정보를 얻게 됩니다. Graph RAG는 이렇게 여러 단계의 관계를 추적하는 다중 홉(Multi-hop) 추론에 특히 강점을 보입니다.
3. 컨텍스트 구성 (Context Construction):
   • 그래프 탐색을 통해 찾아낸 결과(서브그래프, 관련 엔티티 목록, 관계 설명, 커뮤니티 요약 등)는 아직 구조화된 형태입니다. 이를 LLM이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 자연스러운 텍스트 형태로 가공하여 컨텍스트를 만듭니다.
4. 답변 생성 (Generation):
   • 마지막으로, 이렇게 풍부하게 구성된 구조적인 컨텍스트와 사용자의 원본 질문을 함께 LLM에게 전달합니다.
   • LLM은 지식 그래프에서 직접 찾아낸 명확한 사실과 관계 정보를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다. 따라서 답변의 정확성과 신뢰도가 높아지게 됩니다.

Graph RAG의 핵심 -> 관계 속에서 맥락을 찾기

Graph RAG를 이해하는 데 가장 중요한 포인트는, 이 기술이 단순히 정보 조각들을 나열하는 것이 아니라, 그 조각들 사이의 '관계'를 통해 '맥락'을 재구성한다는 점입니다. 지식 그래프 안에서 정보(노드)들은 관계(엣지)를 통해 의미 있는 네트워크를 형성합니다. Graph RAG는 바로 이 '관계' 자체를 중요한 정보로 간주하고, 이를 통해 질문의 의도를 더 깊이 파악하고 관련 정보를 탐색합니다.

이러한 접근 방식은 Vector RAG에서 발생할 수 있는 문맥 손실 문제(Chunking으로 인한)를 효과적으로 해결하고, 여러 정보 조각을 논리적으로 연결해야 답할 수 있는 복잡한 질문(Multi-hop Q&A)에 특히 강력한 성능을 보여줍니다. 더 나아가, 답변이 어떤 관계와 경로를 통해 도출되었는지 명확하게 추적하고 제시할 수 있어 답변의 근거와 신뢰성(설명 가능성)을 높이는 효과도 가져옵니다.

 

5. Graph RAG의 장점과 단점

Graph RAG는 정보 간의 '관계'와 '구조'를 활용하여 LLM의 성능을 향상시키는 접근 방식입니다. Vector RAG의 한계를 보완하고 더 깊이 있는 정보 탐색과 추론을 가능하게 한다는 점에서 주목받고 있습니다. 그러나 Graph RAG 역시 장점과 함께 구현 및 운영상의 고려사항과 단점을 가지고 있습니다.

 

Graph RAG의 주요 장점

1. 명시적 관계 모델링 및 활용: 데이터 간의 복잡한 관계(예: 인과 관계, 계층 구조, 소유 관계 등)를 그래프 구조를 통해 명확하게 표현하고, 이를 검색 및 추론 과정에 직접 활용할 수 있습니다.
2. 향상된 문맥 이해: 연결된 노드와 관계를 통해 풍부하고 구조적인 맥락 정보를 제공합니다. 이는 LLM이 단편적인 정보가 아닌 전체적인 관계 속에서 정보를 이해하고, 더 정확하며 일관성 있는 답변을 생성하도록 지원합니다.
3. 다중 홉(Multi-hop) 추론 능력: 그래프 탐색을 통해 여러 단계의 관계를 따라가며 정보를 연결하고 추론할 수 있습니다. 이는 여러 정보를 조합해야 답할 수 있는 복잡한 질문을 효과적으로 처리하는 데 강점을 보입니다.
4. 높은 설명 가능성(Explainability): 답변이 어떤 엔티티와 관계를 탐색하여 도출되었는지 그 경로를 추적하고 설명할 수 있습니다. 이는 답변의 신뢰도를 높이고, 오류 발생 시 원인 분석을 용이하게 합니다.
5. 정확도 향상 및 환각 감소: 구조화된 사실과 관계를 기반으로 정보를 검색하고 답변을 생성하므로, LLM이 부정확하거나 존재하지 않는 정보를 생성하는 환각 현상을 줄이고 답변의 사실적 정확성을 높이는 데 기여합니다. (일부 연구에서는 Vector RAG 대비 정확도 우위를 보이기도 했습니다.)
6. 데이터 통합 용이성: 데이터베이스, 스프레드시트 등 구조화된 데이터와 텍스트 문서 등 비정형 데이터를 지식 그래프라는 단일 프레임워크 내에서 통합하고 연결하여 활용하기에 유리합니다.
7. 잠재적 효율성: LLM에게 더 정확하고 구조화된 컨텍스트를 제공함으로써, 불필요한 정보를 줄이고 답변 생성에 필요한 프롬프트 길이를 최적화하여 토큰 사용량을 절감할 수 있는 가능성이 있습니다.

Graph RAG의 단점 및 고려사항

1. 지식 그래프 구축 및 유지 관리의 복잡성: 유용하고 정확한 지식 그래프를 설계하고 구축하는 것은 상당한 시간과 전문성이 요구되는 복잡한 작업입니다. 특히 비정형 텍스트에서 엔티티와 관계를 정확하게 추출하고 정규화하는 과정, 그리고 그래프를 최신 상태로 유지 관리하는 데 지속적인 노력이 필요합니다.
2. 요구되는 전문 지식 및 도구: 그래프 데이터베이스 운영, 그래프 쿼리 언어(Cypher, SPARQL 등) 작성, 온톨로지 및 스키마 설계 등에 대한 전문 지식이 요구됩니다. 관련 도구나 프레임워크에 대한 학습 곡선도 고려해야 합니다.
3. 성능 및 확장성 문제: 그래프의 크기가 매우 커지거나 노드 간 연결이 복잡해지면 쿼리 처리 속도가 저하될 수 있습니다. 특히 실시간 데이터 변경이나 대규모 그래프 탐색이 필요한 경우 성능 및 확장성 확보가 기술적 과제가 될 수 있습니다.
4. 초기 비용 및 노력 투입: 지식 그래프 구축, 시스템 구현, 전문가 확보 등에 상당한 초기 투자 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. LLM을 활용한 자동화 접근 방식도 관련 비용이 발생할 수 있습니다.
5. 데이터 통합의 어려움: 다양한 형태와 스키마를 가진 여러 데이터 소스를 일관성 있는 지식 그래프로 통합하는 과정이 복잡하고 어려울 수 있습니다.
6. 유연성 제약 가능성: 미리 정의된 엄격한 스키마는 예상치 못한 데이터 유형이나 관계 변화에 유연하게 대처하기 어려울 수 있습니다.

Graph RAG의 성공적인 도입과 활용은 (1) 고품질 지식 그래프의 효율적인 구축 및 관리 능력과 (2) 사용자의 자연어 질의를 효과적인 그래프 쿼리로 변환하고 탐색하는 능력이라는 두 가지 핵심 요소에 크게 의존합니다. 만약 지식 그래프 자체의 품질이 낮거나 쿼리 효율성이 떨어진다면, Graph RAG가 가진 이론적 장점을 실제 시스템에서 온전히 구현하기 어렵습니다.

최근 LLM을 활용하여 지식 그래프 구축이나 쿼리 생성 과정을 자동화하려는 연구가 활발히 진행되며 Graph RAG의 실용성을 높이고 있지만, 여전히 해결해야 할 기술적 과제들이 남아있습니다.

따라서 Graph RAG 도입을 고려할 때는 단순히 그래프 기술을 사용하는 것을 넘어, 그래프 스키마 설계 원칙, 데이터 품질 관리 방안, 쿼리 최적화 전략, 그리고 LLM 기반 자동화 기술의 적용 가능성까지 종합적으로 검토하는 전략적인 접근이 필요합니다. 이는 Vector RAG 방식에 비해 더 높은 수준의 전문성과 지속적인 노력을 요구됩니다.

 

---

6. Vector RAG vs. Graph RAG 비교

지금까지 Vector RAG와 Graph RAG 각각의 개념, 작동 원리, 그리고 장단점을 자세히 살펴보았습니다. 이제 두 접근 방식을 주요 특징별로 직접 비교하여 어떤 차이점이 있는지 명확히 정리해 보겠습니다.

 

1. 정보 검색 메커니즘

• Vector RAG: '의미론적 유사성'에 기반합니다. 고차원 벡터 공간에서 사용자의 질문 벡터와 의미적으로 가장 '가까운(Nearest)' 데이터 조각(청크)의 벡터를 찾는 근접성 기반 검색(Proximity-based Search) 방식을 사용합니다. 코사인 유사도 등이 주요 지표입니다.
• Graph RAG: '명시적 연결성'에 기반합니다. 질문에서 관련된 정보(엔티티)를 식별한 후, 지식 그래프의 노드와 엣지를 따라 '연결된(Connected)' 관련 정보를 탐색하는 관계 기반 탐색(Relationship-based Traversal) 방식을 사용합니다.
• 주요 차이점: Vector RAG는 '유사한 것'을 찾는 데 초점을 맞추지만 관계 정보를 놓칠 수 있습니다. 반면, Graph RAG는 '연결된 것'을 정확히 찾는 데 강점을 보이지만, 직접 연결되지 않은 유사 정보는 놓칠 수 있습니다. 즉, 정보 검색의 근본적인 철학이 다릅니다.

2. 데이터 표현 방식

• Vector RAG: 데이터를 주로 고차원 벡터, 즉 숫자의 배열로 표현합니다. 원본 데이터가 가진 구조나 관계 정보는 임베딩 과정에서 암묵적으로 인코딩되거나 일부 손실될 위험이 있습니다. 주로 비정형 데이터 처리에 적합합니다.
• Graph RAG: 데이터를 노드(Nodes)와 엣지(Edges), 그리고 이들의 속성(Property)으로 구성된 그래프 스키마로 표현합니다. 데이터 간의 구조와 관계를 명시적으로 저장하고 관리하여 정보 손실을 최소화합니다. 구조화 또는 반구조화 데이터 표현 및 통합에 유리합니다.
• 주요 차이점: Vector RAG는 데이터 표현이 비교적 단순하고 유연하지만 정보 손실 가능성이 있습니다. Graph RAG는 풍부하고 구조적인 정보 표현이 가능하지만, 스키마 설계 및 관리가 더 복잡합니다.

3. 복잡한 관계 및 맥락 처리 능력

• Vector RAG: 여러 데이터 조각(청크)에 분산된 정보를 종합하거나, 데이터 간의 복잡한 관계(예: 다단계 의존성, 인과 관계)를 파악하고 이를 기반으로 추론하는 데 명확한 한계를 보입니다. 문맥 이해가 주로 검색된 개별 청크의 내용에 국한되는 경향이 있습니다.
• Graph RAG: 그래프 구조를 통해 엔티티 간의 명시적인 관계를 직접 탐색하고, 여러 단계에 걸친 관계(Multi-hop)를 따라가며 추론할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 질문에 답하고, 데이터 이면에 숨겨진 깊이 있는 맥락을 파악하는 데 강점을 가집니다.
• 주요 차이점: 복잡한 관계 추론이나 여러 정보 조각을 논리적으로 연결해야 하는 문제 해결 능력에서는 Graph RAG가 구조적인 이점을 가지며 더 효과적일 수 있습니다.

4. 기술적 측면 (확장성, 성능, 구현 복잡성)

• 확장성: Vector DB는 일반적으로 수평 확장이 용이하게 설계되었으나, 데이터 양 증가에 따른 검색 정확도 저하 문제가 제기됩니다. Graph DB는 그래프의 크기와 연결 복잡성에 따라 확장 및 성능 유지가 어려울 수 있으며, 특히 실시간 데이터 업데이트 처리가 복잡할 수 있습니다.
• 성능: Vector RAG는 근사 최근접 이웃(ANN) 인덱스를 활용하여 매우 빠른 유사성 검색 속도를 제공할 수 있습니다. Graph RAG의 쿼리 성능은 그래프 구조, 쿼리 복잡성, DB 최적화 수준에 따라 가변적이며, 복잡한 다중 홉 쿼리는 상대적으로 느릴 수 있습니다. 다만, 특정 유형의 질의에 대해서는 더 적은 정보(토큰)로 정확한 답을 찾아 결과적으로 더 효율적일 수도 있습니다.
• 구현 복잡성: Vector RAG는 비교적 구현이 간단하며, LangChain, LlamaIndex, Langraph 등 관련 프레임워크와 생태계 지원이 활발합니다. Graph RAG는 지식 그래프 구축, 스키마 설계, 그래프 DB 운영 및 쿼리 작성 등 더 높은 수준의 전문 지식과 복잡한 구현 과정을 요구합니다.
• 주요 차이점: 초기 구현의 용이성과 일반적인 검색 속도는 Vector RAG가 유리할 수 있습니다. 반면, Graph RAG는 특정 유형의 복잡한 쿼리 처리 능력과 잠재적 정확성 측면에서 우위를 가질 수 있으나, 구현 및 확장, 성능 관리에 더 많은 노력과 비용이 필요할 수 있습니다.

결론적으로, Vector RAG와 Graph RAG는 각기 다른 문제 해결 방식과 장단점을 지닙니다.

Vector RAG는 구현 용이성과 빠른 유사성 검색이 중요할 때 효과적인 선택지가 될 수 있습니다. Graph RAG는 데이터 간의 복잡한 관계를 다루고 깊이 있는 추론과 설명 가능성이 핵심 요구사항일 때 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다. 다만, Graph RAG는 더 높은 기술적 복잡성과 자원을 요구하므로, 해결하고자 하는 문제의 특성, 데이터의 형태, 가용 자원 및 전문성 등을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 RAG 방식을 선택하는 전략적인 판단이 중요합니다.

 

특징	Vector RAG	Graph RAG
정보 검색 메커니즘	의미론적 유사성 기반 검색 (벡터 공간 내 근접성)	관계 기반 탐색 (그래프 구조 내 연결성)
데이터 표현 방식	고차원 벡터 (주로 비정형 데이터)	노드와 엣지 (구조화/반구조화 데이터, 관계 명시)
복잡한 관계 처리 능력	제한적 (명시적 관계 표현 불가)	우수 (명시적 관계 모델링 및 다중 홉 추론 가능)
주요 장점	빠른 의미 검색, 대규모 비정형 데이터 처리 용이, 높은 확장성, 상대적 구현 용이성	깊이 있는 문맥 이해, 복잡한 관계 추론, 높은 설명 가능성, 정확도 향상 가능성
주요 단점	문맥 손실 가능성, 관계 표현 불가, 대규모 데이터에서 정확도 저하 가능성	그래프 구축/관리 복잡성, 높은 초기 비용 및 전문성 요구, 확장성/성능 문제 가능성
적합 사용 사례	광범위한 의미 검색, 문서 검색, 간단한 Q&A, 추천 시스템, 빠른 프로토타이핑	복잡한 관계 분석(금융, 의료, 법률), 추천 시스템, 도메인 특화 지식 활용, 설명 가능한 AI, 다중 홉 추론 요구
기술적 측면: 확장성	우수 (정확도 저하 가능성 있음)	복잡 (리소스 집약적)
기술적 측면: 성능	일반적으로 빠름 (ANN 활용)	쿼리 복잡성에 따라 가변적 (최적화 필요)
기술적 측면: 복잡성	상대적으로 낮음	높음 (그래프 구축, 쿼리 등)

 

7. 어떤 RAG를 선택해야 할까?: 사용 사례 중심 분석

Vector RAG와 Graph RAG는 각각 뚜렷한 장단점과 기술적 특성을 가지고 있습니다. 따라서 어떤 방식을 선택할지는 해결하고자 하는 문제의 성격과 주어진 환경 요인을 바탕으로 신중하게 결정해야 합니다. 단순히 어떤 기술이 더 우수하다고 판단하기보다는, 다음 두 가지 핵심 기준을 중심으로 고려하는 것이 중요합니다.

1. 데이터의 본질: 주로 다루는 데이터가 비정형 텍스트 중심인가, 아니면 정보 간의 관계가 중요한 구조화/반구조화된 데이터인가?
2. 사용자 질의의 복잡성: 주로 필요한 기능이 단순한 의미적 유사성 검색인가, 아니면 여러 정보를 연결하는 복잡한 관계 추론인가?

상황에 맞지 않는 기술을 선택할 경우, 기대했던 성능을 얻지 못하거나 구현 과정에서 예상치 못한 어려움에 직면할 수 있습니다.

Vector RAG가 더 적합한 경우

• 광범위한 의미 기반 검색 필요 시: 특정 키워드에 얽매이지 않고, 주제나 개념을 중심으로 넓은 범위의 관련 정보를 탐색하고자 할 때 효과적입니다. (예: "인공지능의 최신 동향" 관련 문서 검색)
• 대규모 비정형 데이터 처리 시: 처리 대상 데이터가 주로 텍스트 문서, 웹 페이지, 뉴스 기사 등 구조화되지 않은 방대한 양의 텍스트일 경우, 이를 벡터로 변환하여 관리하는 Vector RAG가 자연스러운 선택이 될 수 있습니다.
• 신속한 프로토타이핑 및 구현 필요 시: 상대적으로 구현 복잡성이 낮아 RAG 시스템을 빠르게 구축하고 검증해야 하는 상황에 유리합니다.
• 응답 속도 및 확장성 중시 시: 실시간에 가까운 빠른 응답 속도나 많은 사용자의 동시 접속 처리가 중요한 대규모 서비스 환경에서는 Vector DB의 성능과 확장성이 장점으로 작용할 수 있습니다.
• 일반적인 Q&A 및 콘텐츠 생성 목적 시: 복잡한 관계 추론보다는, 질문과 관련된 정보를 검색하여 요약하거나 새로운 콘텐츠 초안을 작성하는 등 일반적인 정보 활용 목적에 적합합니다. (예: FAQ 챗봇, 보고서 초안 작성, 콘텐츠 추천)

Graph RAG가 더 적합한 경우

• 데이터 간 복잡한 관계가 핵심일 때: 정보들 사이의 명시적인 연결 관계(예: 기업 조직 구조, 제품 부품 구성, 인물 관계 네트워크, 사건 발생 순서 등)를 파악하고 활용하는 것이 문제 해결의 핵심일 때 강력한 성능을 발휘합니다.
• 높은 정확성 및 설명 가능성이 요구될 때: 답변의 근거를 명확하게 추적하고 설명할 수 있어야 하는 분야(예: 금융 규제 준수 확인, 의료 진단 근거 제시, 법률 판례 분석 등)에서 Graph RAG의 설명 가능성은 중요한 장점입니다.
• 다단계 추론(Multi-hop)이 필요할 때: 질문에 답하기 위해 여러 단계의 정보를 순차적으로 탐색하고 연결해야 하는 복잡한 추론 과정이 필요할 때 적합합니다. (예: "A 회사 제품 사용자 중 B 지역 거주하며 C 서비스를 이용하는 고객은?")
• 도메인 특화 지식(Ontology/Schema) 활용 시: 특정 산업 분야의 전문 용어, 분류 체계, 규칙 등 구조화된 지식을 이미 보유하고 있거나 구축하여 RAG 시스템에 효과적으로 통합하고 활용하고자 할 때 유리합니다.
• 구체적 적용 분야 예시: 금융 사기 탐지, 의료 진단 보조 및 연구, 법률 연구 및 문서 분석, 기업 내부 지식 관리 및 검색, 공급망 위험 분석, 과학 기술 문헌 분석 및 연구자 연결, 복잡한 질문에 답하는 지능형 Q&A 시스템 등에 활발히 적용될 수 있습니다.

결론: 상황에 맞는 최적의 선택이 중요

결론적으로, Vector RAG와 Graph RAG 중 어느 하나가 절대적으로 우월하다고 말하기는 어렵습니다. 최적의 RAG 방식 선택은 상황 의존적이며, 해결하고자 하는 문제의 특성에 따라 달라집니다.

데이터의 구조와 관계 중심성, 필요한 검색 및 추론의 복잡성 수준, 요구되는 정확성 및 설명 가능성의 정도, 그리고 가용한 개발 및 운영 자원 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 이러한 요소들을 바탕으로 Vector RAG와 Graph RAG의 장단점을 면밀히 비교하고, 당면 과제 해결에 가장 적합한 기술을 선택하는 전략적인 결정이 필요합니다.

 

---

8. 하이브리드 RAG: Vector와 Graph의 장점 결합.

https://gradientflow.substack.com/p/graphrag-design-patterns-challenges

 

앞서 살펴본 바와 같이, Vector RAG와 Graph RAG는 각기 뚜렷한 장점과 함께 상호 보완적인 단점을 지니고 있습니다. Vector RAG는 속도, 확장성, 비정형 데이터 처리에 유리하지만 관계 파악과 깊이 있는 문맥 이해에는 한계가 있습니다. 반면, Graph RAG는 복잡한 관계 추론, 정확성, 설명 가능성에서 강점을 보이지만 구현 복잡성과 성능 관리의 어려움이 따를 수 있습니다.

이러한 상황에서 두 접근 방식의 개별적인 한계를 극복하고, 각각의 장점을 결합하여 시너지를 창출하려는 하이브리드 RAG(Hybrid RAG) 접근 방식이 중요한 대안으로 주목받고 있습니다. 실제로 많은 고급 RAG 시스템들은 순수한 단일 방식보다는 두 가지 방식을 효과적으로 혼합하는 형태를 취하거나 지향하고 있습니다.

 

핵심 전략: 상호 보완을 통한 시너지 창출

하이브리드 RAG의 핵심 전략은 Vector Search의 강점인 속도와 넓은 탐색 범위를 활용하여 초기 후보 정보를 빠르게 식별하고, Graph Search의 강점인 깊이 있는 관계 분석 능력을 이용해 이 후보들의 맥락을 정제하거나 확장하는 것입니다. 즉, Vector Search의 약점인 관계 파악 능력을 Graph Search로 보완하고, Graph Search의 잠재적 약점인 초기 탐색 속도나 범위를 Vector Search로 보완하여 전반적인 성능 향상을 목표로 합니다.

 

주요 구현 아키텍처 예시

하이브리드 RAG는 주로 다음과 같은 방식으로 구현될 수 있습니다.

1. 순차적 방식 (Sequential Approach): 먼저 Vector Search를 통해 의미적으로 유사한 문서나 텍스트 청크 후보군을 빠르게 검색합니다. 그 다음, 검색된 후보군과 관련된 엔티티를 지식 그래프에서 찾아 관계를 탐색하거나(Graph Traversal), 후보군 내 엔티티 간 관계를 분석하여 컨텍스트를 더욱 정제하고 확장한 후 LLM에 전달합니다.
2. 병렬적 방식 (Parallel Approach): Vector Search와 Graph Search(또는 그래프 쿼리)를 동시에 병렬적으로 수행합니다. 각 검색 방식에서 얻어진 결과를 융합(Fusion)하거나 순위(Ranking)를 매겨 최종 컨텍스트를 구성하고 LLM에 전달합니다.
3. 통합 방식 (Integrated Approach): 그래프 데이터베이스 자체에 벡터 인덱싱 및 검색 기능을 통합하여 사용하는 방식입니다. 예를 들어, 벡터 인덱스를 지원하는 그래프 DB(예: Neo4j)를 사용하면 단일 데이터베이스 내에서 노드 속성에 대한 벡터 유사성 검색과 그래프 관계 탐색 쿼리를 함께 실행하여 하이브리드 검색을 구현할 수 있습니다.

하이브리드 RAG의 주요 장점

• 성능 최적화: 각 검색 방식의 강점을 활용하여 검색 정확도와 응답 속도 사이의 효과적인 균형점을 찾고 전반적인 시스템 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 향상된 정확도 및 관련성: 의미론적 유사성뿐만 아니라 데이터 간의 구조적 관계까지 고려하므로, LLM에게 더욱 정확하고 풍부하며 관련성 높은 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. (일부 연구에서는 하이브리드 방식이 개별 방식보다 우수한 성능을 보였습니다.)
• 유연성 증대: 다양한 유형의 데이터 소스(비정형 텍스트, 구조화된 데이터 등)와 다양한 형태의 사용자 질문(단순 키워드 검색, 의미 검색, 관계 기반 질문 등)에 보다 유연하게 대응할 수 있습니다.

결론: 조합과 상호작용의 중요성

결론적으로, 하이브리드 RAG는 Vector RAG와 Graph RAG가 가진 각각의 한계를 서로의 장점으로 보완함으로써 더 강력한 시너지를 창출하는 효과적인 접근 방식입니다. 이는 복잡한 실제 세계의 문제를 해결하는 데 있어 단일 기술에 의존하기보다 여러 기술을 조합하는 하이브리드 아키텍처가 더 효과적일 수 있음을 시사합니다.

따라서 성공적인 RAG 시스템 설계를 위해서는 단순히 어떤 기술을 '선택'할지를 넘어, 두 기술을 어떻게 효과적으로 '조합'하고 '상호작용' 시킬 것인가를 최적화하는 관점에서 접근하는 것이 중요해지고 있습니다. LangChain, LlamaIndex와 같은 프레임워크들도 이러한 하이브리드 전략 구현을 지원하는 다양한 도구들을 제공하고 있습니다.

 

---

9. 결론 및 향후 전망

지금까지 Vector RAG와 Graph RAG의 개념부터 작동 방식, 장단점, 그리고 두 방식을 결합한 하이브리드 접근 방식까지 살펴보았습니다. 핵심 내용을 요약하고 마치겠습니다.

 

핵심 요약

• Vector RAG: 비정형 데이터를 벡터로 변환하여 의미론적 유사성을 기반으로 정보를 검색합니다. 구현이 비교적 용이하고 빠르며 확장성이 좋다는 장점이 있지만, 데이터 간의 관계를 명시적으로 다루기 어렵고 문맥 손실이나 대규모 데이터셋에서의 정확도 저하 문제가 발생할 수 있습니다.
• Graph RAG: 데이터를 엔티티와 관계로 구조화된 지식 그래프로 표현하고, 그래프 탐색을 통해 정보를 검색합니다. 복잡한 관계 추론과 깊이 있는 문맥 이해에 강점을 보이며 설명 가능성이 높지만, 지식 그래프 구축 및 관리가 복잡하고 높은 수준의 전문성과 비용을 요구할 수 있습니다.
• 하이브리드 RAG: 두 방식의 장점을 전략적으로 결합하여 검색 정확도와 효율성 간의 균형을 맞추려는 접근 방식으로, 많은 실제 시스템에서 유망한 방향으로 평가받고 있습니다.

상황에 맞는 기술 선택의 중요성

어떤 RAG 접근 방식을 선택할지는 해결하고자 하는 구체적인 문제의 특성, 사용 가능한 데이터의 형태와 구조, 요구되는 답변의 정확성 및 설명 가능성 수준, 그리고 가용 예산과 기술적 자원 등을 종합적으로 고려하여 신중하게 결정해야 합니다. '만능' RAG 솔루션은 없으며, 각 상황에 가장 적합한 아키텍처를 설계하는 것이 중요합니다.

 

RAG 기술은 단순히 Vector와 Graph 중 하나를 선택하는 이분법적인 접근을 넘어, 두 기술의 장점을 '융합'하고 LLM의 추론 능력과 결합하여 더욱 '지능화'되는 방향으로 나아가고 있습니다. 하이브리드 RAG, 자동화된 지식 그래프 구축, LightRAG, Agentic RAG, 그래프 신경망(GNN)과의 통합, NodeRAG 등과 같이 AI 답게 빠르게 발전하고 있습니다.

 

따라서 연구자들은 RAG 기술의 동향을 지속적으로 파악하고 관련 역량을 개발해 나가야합니다. (사실 RAG 외 다른 AI 분야 모두 마찬가지죠 ㅎㅎ... 트렌드가 너무 빨리 변해요...)

 

그럼 이 글이 Vector RAG와 Graph RAG에 대한 이해를 돕고, 읽어주신 분들의 프로젝트에 적합한 기술을 선택하는 데 도움이 되셨길 바라며 글을 마칩니다.