[Mostly AI-Generated] Knowledge Graph는 RAG 과정에서 어떤 역할을 수행할까?

2020년부터 2024년까지 Knowledge Graph는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 그 활용 방식이 진화해 왔습니다. 초기에는 Knowledge Graph를 통해 RAG 모델이 더 많은 배경 지식을 활용하고, 정보 보강과 추론 지원을 받았습니다. 2021년에는 엔티티와 관계의 구조화된 표현을 통해 자연어 이해와 질문 응답 시스템에서 성능을 향상시켰습니다. 2022년에는 Knowledge Graph Embeddings를 사용하여 불완전한 정보를 보완하고, 구조적 정보와 텍스트 정보를 통합하여 새로운 지식을 예측하는 데 집중했습니다. 2023년에는 대형 언어 모델과 결합하여 정확한 정보 검색과 지식의 보완을 통해 LLM의 답변 생성 능력을 강화했습니다. 2024년에는 GraphRAG와 같은 접근법을 통해 구조적 정보를 활용한 정밀 검색과 응답 생성에 초점을 맞추며, Knowledge Graph와 웹 검색의 통합을 통해 RAG의 성능을 극대화했습니다. 전체적으로 Knowledge Graph는 RAG 과정에서 지식의 구조화, 정보 검색, 지식 보완 및 확장에 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

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