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24min read·2026년 6월 15일

[벡터DB·지식그래프 RAG 5편] GraphRAG 완성 — 검색에 LLM을 붙이다

지식그래프 RAG 5부작의 마지막 편. 4편까지 완성한 하이브리드 검색(벡터 진입 + 그래프 확장) 위에 LLM(Claude)을 얹어 GraphRAG를 완성합니다. RAG가 검색+생성인 이유, baseline RAG(벡터검색만)의 한계, neo4j-graphrag의 GraphRAG 클래스로 검색기와 LLM을 묶는 법을 다룹니다. 같은 질문에 baseline RAG vs GraphRAG 답변을 실제로 생성해 비교 — 그래프로 넓힌 맥락이 답에 어떻게 반영되는지 실데이터로 확인합니다.

#GraphRAG#RAG#LLM

25min read·2026년 6월 15일

[벡터DB·지식그래프 RAG 4편] 벡터 × 그래프 — 하이브리드 검색

1편의 벡터 검색과 3편의 그래프 탐색을 한 검색으로 합칩니다. neo4j-graphrag의 VectorRetriever(진입점만)와 VectorCypherRetriever(진입 후 그래프 확장)를 실제로 돌려 비교하고, retrieval_query로 진입 노드에서 관계를 따라 관련 맥락을 모읍니다. 벡터로 진입하고 그래프로 넓히는 GraphRAG의 검색 엔진을 완성합니다. 진입+이웃 ego 그래프 실캡처 포함. 지식그래프 RAG 5부작 4편.

#하이브리드검색#VectorCypherRetriever#neo4j-graphrag

27min read·2026년 6월 14일

[벡터DB·지식그래프 RAG 3편] Neo4j 지식그래프 — 노드를 관계로 잇다

벡터 창고였던 Neo4j를 진짜 지식그래프로 만듭니다. ABOUT(문서→주제) 구조 관계와 SIMILAR_TO(의미 유사) 관계를 잇고 — 유사도는 vector.similarity.cosine으로 DB 안에서 자동 계산 — Cypher 패턴 매칭으로 구조 질의·의미 이웃·멀티홉을 탐색합니다. '비슷하지만 다른 주제' 같은 조건 결합 질의로 벡터검색의 한계를 넘습니다. Neo4j Browser의 관계 그래프 실캡처 포함. 지식그래프 RAG 5부작 3편.

#지식그래프#Neo4j#Cypher

26min read·2026년 6월 14일

[벡터DB·지식그래프 RAG 2편] 벡터DB 도입 — Neo4j에 벡터를 심다

1편의 의미 검색을 진짜 벡터DB로 옮깁니다. 전수 비교의 한계(O(N)) → ANN/HNSW 원리 → 벡터DB 생태계(Chroma·Qdrant·pgvector·Neo4j) → docker로 Neo4j 5.26 기동 → 임베딩을 노드에 저장 → 벡터 인덱스 생성 → queryNodes 의미검색까지. Neo4j Browser와 SHOW VECTOR INDEXES 실제 캡처로 확인했습니다. 지식그래프 RAG 5부작 2편.

#벡터DB#Neo4j#벡터인덱스

24min read·2026년 6월 14일

[벡터DB·지식그래프 RAG 1편] 의미 검색 — 키워드를 넘어서

RAG·GraphRAG의 출발점인 의미 검색을 기초부터 다룹니다. 키워드 검색의 한계 → 임베딩으로 문장을 벡터(좌표)로 → sentence-transformers로 직접 임베딩 → 코사인 의미 검색 → 벡터를 그래프로 보기까지. 레오파드게코 사육 FAQ로 실제 돌려보고, 2D 임베딩 지도·유사도 히트맵·의미 이웃 네트워크로 시각화했습니다. 지식그래프 RAG 5부작의 1편.

#임베딩#의미검색#벡터