교보DTS 기술 블로그 – We are here to give you effective ideas · 2026. 08. 26.
LLM은 왜 Graph DB를 필요로 할까?
AI 엔지니어링 브리핑
Graph DB는 LLM이 문서의 내용뿐 아니라 기업·투자자·계약처럼 데이터가 서로 어떻게 연결되는지까지 이해하고 답변하도록 돕는 데이터베이스입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 일반적인 RAG는 질문과 의미가 비슷한 문서를 찾는 데는 강하지만, 기업→펀드→운용사→다른 기업처럼 여러 단계를 거치는 관계를 탐색하는 질문에는 한계가 있습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Graph DB에 개체를 Node로, 개체 사이의 관계를 Edge로 저장하고 Vector DB의 문서 검색, RDB의 수치 조회와 함께 사용하면 의미가 비슷한 자료와 데이터의 연결 관계를 하나의 답변 근거로 조합할 수 있습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: Graph DB는 관계 탐색과 근거 제시에 유용하지만 모든 서비스에 필요한 것은 아니므로, 단순 문서 검색에는 Vector Search를 우선 검토하고 데이터 관계가 실제 문제의 핵심일 때 도입해야 합니다.
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