Advanced RAG 그래프 DB와 하이브리드 검색 기반 지능형 질의응답 시스템

Module 1 – 하이브리드 인덱싱 & 전처리 전략

• API Integration: OpenAI GPT연결 및 비동기 처리(Async) 최적화

• Advanced Chunking: 맥락 유지형(Contextual) 분할 및 Late Chunking 구현

• Local Embedding: 오픈소스 모델을 로컬에서 활용한 하이브리드 벡터 인덱싱

Module 2 – 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축

•Neo4j Infrastructure: Docker 기반 그래프 DB 환경 구축 및 스키마 설계

•LLM-driven Extraction: GPT-4o를 이용한 고정밀 엔티티 및 관계(Triple) 추출 자동화

•Graph Modeling: RAG 검색 효율을 높이는 지능형 노드 및 엣지 구조 설계

Module 3 – 지능형 검색(GraphRAG) 아키텍처

•Global GraphRAG: 계층적 커뮤니티 요약을 활용한 전역적 인사이트 추출

•Text-to-Cypher: 자연어 질의를 그래프 쿼리로 변환하는 정교한 프롬프트 엔지니어링

•Hybrid Retrieval: 벡터 유사도와 그래프 관계를 결합한 다단계 검색 파이프라인

Module 4 – LangGraph 기반 에이전틱 워크플로우

•Agentic RAG: LangGraph를 이용한 조건부 라우팅 및 자율 추론 상태 머신 설계

•Self-Correction (CRAG): 검색 결과의 품질을 스스로 평가하고 재검색을 수행하는 교정 루프

•Reasoning Loop: 복잡한 질문을 하위 질문으로 분해하여 해결하는 연쇄적 추론 구현

Module 5 – 시스템 평가 및 엔터프라이즈 배포

•Evaluation: RAGAs 2.0 기반의 신뢰성, 관련성 등 8대 정밀 지표 측정 및 분석

•Vision Extension: GPT-4o-vision을 연동하여 문서 내 표와 이미지 데이터를 통합 검색

•Deployment: FastAPI와 Streamlit을 활용한 실무형 지능형 Q&A 서비스 최종 구현