Why we need GraphRAG: Traditional RAG vs. GraphRAG
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Study/NLP
Background: Traditional RAG SystemKnowledge Organization: Preparing Metadata.일반적인 전략: Text Chunking방대한 텍스트 코퍼스(corpus)를 관리하기 쉬운 '청크(chunks)'라는 작은 단위로 분할.이 청크들은 임베딩(embedding) 모델을 사용하여 벡터(vector) 표현으로 변환됩니다.이렇게 생성된 임베딩은 벡터 데이터베이스(vector database)에서 원본 텍스트 청크의 '키(key)' 역할을 합니다.Semantic Chunking: 시맨틱 공간(semantic space)에서의 거리 기반 검색(distance-based search)을 통한 효율적인 정보 조회 및 검색이 가능해집니다.지식 구성 최적화: 검색 전 단..