헬창 개발자

핵심 개념Graph RAG (Retrieval-Augmented Generation)대규모 언어 모델(LLM)이 전체 문서 집합에 대한 질문에 답변하기 위해, 지식 그래프를 생성하고 이를 활용해 질의 중심 요약(Query-Focused Summarization)을 수행하는 새로운 접근법기존 RAG의 한계지역적 텍스트 추출은 전체 문서 요약을 다루기에 충분하지 않음LLM의 컨텍스트 윈도우 크기 제한으로 인해 텍스트의 중요한 정보 손실제안된 해결책그래프 기반 지식 인덱스를 생성하고 커뮤니티 탐지 알고리즘(Leiden)을 적용해 효율적이고 종합적인 응답 제공문제 의식기존 RAG는 Chunk 단위로 전체 맥락을 가져오기 때문에, 전체 맥락을 가져오지 못 할 수도 있고, 전체 코퍼스에 대한 질의 중심의 추상적인 ..