Side Projects19 GraphRAG는 큰 LLM보다 파이프라인이 중요할까? — RAGU 논문 정리 FinGraph 프로젝트를 진행하면서 GraphRAG를 구현해봤는데, 관련 자료를 찾아보다가 흥미로운 논문 하나를 발견했다.논문 제목은 RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM이다.(논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2607.11683)GraphRAG를 구현하다 보면 자연스럽게 이런 고민이 생긴다.문서에서 Entity와 Relation을 어떻게 안정적으로 추출할 것인가?같은 Entity가 여러 문서에서 반복될 때 어떻게 하나로 합칠 것인가?Knowledge Graph 품질을 높이려면 결국 더 큰 LLM이 필요한가?만들어진 그래프를 실제 검색에서는 어떻게 활용해야 하는가?이번 논문은 이런 문제에 대해 꽤 현.. 2026. 8. 19. GraphRAG 실전편 — Neo4j 구축부터 Cypher 활용까지 지난 글에서는 GraphRAG에서 Vector Search와 Knowledge Graph가 어떻게 결합되는지 개념적으로 정리했다. GraphRAG란 무엇인가 — 벡터 검색에 Knowledge Graph를 더하는 이유RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM을 활용할 때 익숙한 구조가 됐다.문서를 청크로 나누고 임베딩한 뒤, 사용자의 질문과 의미적으로 비슷한 문서를 찾아 LLM에 전달한다.질문→ Embedding→ Vector Searcchoiscoding.tistory.com 이번 글에서는 FinGraph Analyst에서 Neo4j를 실제 GraphRAG 저장소로 어떻게 구성했는지와 함께 자주 사용할 만한 Cypher 쿼리*를 정리해보려고 한다. 전체 구성은 단순하다. *.. 2026. 8. 13. GraphRAG란 무엇인가 — 벡터 검색에 Knowledge Graph를 더하는 이유 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM을 활용할 때 익숙한 구조가 됐다.문서를 청크로 나누고 임베딩한 뒤, 사용자의 질문과 의미적으로 비슷한 문서를 찾아 LLM에 전달한다.질문→ Embedding→ Vector Search→ 관련 문서→ LLM→ 답변문서 검색이나 사내 지식 검색처럼 질문과 관련된 내용을 찾는 문제에는 잘 맞는다.그런데 데이터 사이의 관계가 중요한 질문에서는 조금 다른 문제가 생긴다.예를 들어,삼성전자와 SK하이닉스는 어떤 관계인가?라는 질문을 생각해보자.벡터 검색은 삼성전자와 관련된 문서, SK하이닉스와 관련된 문서를 찾는 것은 잘할 수 있다.하지만 두 기업이 경쟁 관계인지, 공급 관계인지, 투자 관계인지 자체를 벡터 유사도가 알려주는 것은 아니다.벡터.. 2026. 8. 11. 질문하기를 투자 근거로 만들기: FinGraph Analyst 개발기 3편 — 정량 재무데이터 통합 지난 글에서는 FinGraph Analyst에 자연어 질문 기능을 추가했다.2026.08.03 - [Side Projects/FinGraph Analyst] - GraphRAG로 질문에 답하기: FinGraph Analyst 개발기 2편 — 하이브리드 검색과 답변 생성 GraphRAG로 질문에 답하기: FinGraph Analyst 개발기 2편 — 하이브리드 검색과 답변 생성지난 글에서는 DART 사업보고서를 수집하고, 문서에서 기업·인물·제품·위험 이벤트를 추출해 Neo4j 지식그래프로 만드는 과정까지 정리했다.2026.07.30 - [Side Projects/FinGraph Analyst] - GraphRAG로 기업 공choiscoding.tistory.com사용자가 질문을 입력하면 벡터 검색으로 관.. 2026. 8. 6. GraphRAG로 질문에 답하기: FinGraph Analyst 개발기 2편 — 하이브리드 검색과 답변 생성 지난 글에서는 DART 사업보고서를 수집하고, 문서에서 기업·인물·제품·위험 이벤트를 추출해 Neo4j 지식그래프로 만드는 과정까지 정리했다.2026.07.30 - [Side Projects/FinGraph Analyst] - GraphRAG로 기업 공시 읽기: FinGraph Analyst 개발기 1편 — DART 수집부터 그래프 뷰어까지 GraphRAG로 기업 공시 읽기: FinGraph Analyst 개발기 1편 — DART 수집부터 그래프 뷰어까지지난 3개월 동안 AI 주식 알람 웹앱을 만들면서 주식 데이터를 수집하고, 뉴스와 가격 정보를 분석해 사용자에게 보여주는 과정을 경험했다.처음에는 필요한 데이터를 잘 수집하고 LLM에 전달하choiscoding.tistory.com그래프를 직접 탐색하고 .. 2026. 8. 3. GraphRAG로 기업 공시 읽기: FinGraph Analyst 개발기 1편 — DART 수집부터 그래프 뷰어까지 지난 3개월 동안 AI 주식 알람 웹앱을 만들면서 주식 데이터를 수집하고, 뉴스와 가격 정보를 분석해 사용자에게 보여주는 과정을 경험했다.처음에는 필요한 데이터를 잘 수집하고 LLM에 전달하면 어느 정도 투자 리서치 기능을 만들 수 있을 것으로 생각했다. 그런데 프로젝트를 진행할수록 기업 정보는 각각 떨어진 문서보다 서로 연결된 관계로 봐야 의미가 있다는 생각이 들었다.예를 들어 다음과 같은 질문이다.특정 기업은 어떤 회사에 투자했는가?어떤 제품을 생산하고 있으며 주요 공급 관계는 어떻게 되는가?경영진과 계열사는 어떻게 연결돼 있는가?특정 위험 요인이 어떤 기업과 사업에 영향을 줄 수 있는가?일반적인 RAG는 질문과 유사한 문서 조각을 찾는 데는 유용하다. 하지만 기업, 인물, 제품, 투자, 공급 관계처.. 2026. 7. 30. 이전 1 2 3 4 다음
