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Knowledge Graphs for RAG

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Summary

지식 그래프(Knowledge Graph)는 노드(entities)와 관계(relationships)로 정보를 저장하는 데이터베이스로, RAG 시스템에서 정보 검색과 컨텍스트 제공을 향상시킨다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 통해 구현되며, Cypher라는 쿼리 언어를 사용해 복잡한 관계를 검색할 수 있다. 지식 그래프는 데이터를 구조화하고 관계를 강조하며, 노드와 엣지 모두 속성을 가질 수 있어 풍부한 정보 표현이 가능하다.

개요

지식 그래프(Knowledge Graph)는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 정보 검색과 컨텍스트 제공을 향상시키는 데 활용되는 강력한 도구다. 이 문서에서는 지식 그래프의 기본 개념과 Neo4j를 활용한 구현 방법에 대해 알아본다.

참고자료

지식 그래프란?

지식 그래프는 노드(nodes)와 관계(relationships)를 사용하여 정보를 저장하는 데이터베이스다.

주요 특징:

  • 데이터 정렬 및 구성 방법 제공
  • 개체 간의 관계 강조
  • 그래프 기반 구조 사용:
    • 노드: 개체(entity) 표현
    • 엣지: 노드 간의 관계 표현

지식 그래프 예시

기본 개념

노드와 엣지

노드와 엣지는 지식 그래프의 기본 구성 요소다.

노드와 엣지 예시

표현 방식: (Person) - [Knows] - (Person)

노드는 관계 내에 있으며, 속성을 갖는 관계로 연결된다.

복잡한 관계 예시

표현 방식: (Person) - [TEACHES] → (Course) ← [INTRODUCES] - (Person)

엣지 속성 예시

노드와 마찬가지로 엣지도 키/값 구조를 가질 수 있다.

지식 그래프 개요:

  • 지식 그래프: 노드와 관계로 정보 저장
  • 노드와 관계: 둘 다 속성을 가질 수 있음
  • 노드: 라벨을 붙여 그룹화 가능
  • 관계: 항상 타입과 방향을 가짐

지식 그래프 쿼리

지식 그래프를 쿼리하기 위해 Neo4jGraph를 사용할 수 있다.

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
 
kg = Neo4jGraph(
    url=NEO4J_URI, username=NEO4J_USERNAME, password=NEO4J_PASSWORD, database=NEO4J_DATABASE
)

그래프 구조 예시

(Person) - [ACTED_IN] → (Movie)

노드 속성

노드는 다양한 속성을 가질 수 있다.

노드 속성 예시

엣지-영화와 인물 간의 관계

엣지는 노드 간의 관계를 표현한다.

엣지 관계 예시

이를 통해 한 사람이 영화에 출연하고 감독도 한 것과 같은 복잡한 상황을 설명할 수 있다.

Cypher 쿼리 언어

Cypher는 Neo4j의 쿼리 언어로, 패턴 매칭을 사용하여 그래프 내의 정보를 검색한다.

기본 쿼리

모든 노드의 수를 계산하는 쿼리:

# 모든 노드의 수
cypher = """
  MATCH (n) 
  RETURN count(n)
  """
result = kg.query(cypher)
result

결과:

[{'count(n)': 171}]

별칭 사용

결과에 별칭을 부여하는 방법:

cypher = """
  MATCH (n) 
  RETURN count(n) AS numberOfNodes
  """
result = kg.query(cypher)
result

결과:

[{'numberOfNodes': 171}]

결과 활용:

print(f"There are {result[0]['numberOfNodes']} nodes in this graph.")

출력:

There are 171 nodes in this graph.

패턴 매칭

특정 라벨을 가진 노드 검색:

cypher = """
  MATCH (n:Movie) 
  RETURN count(n) AS numberOfMovies
  """
kg.query(cypher)

결과:

[{'numberOfMovies': 38}]

속성을 가진 특정 노드 검색:

cypher = """
  MATCH (tom:Person {name:"Tom Hanks"}) 
  RETURN tom
  """
kg.query(cypher)

결과:

[{'tom': {'born': 1956, 'name': 'Tom Hanks'}}]

RAG에서의 지식 그래프 활용

지식 그래프는 RAG 시스템에서 다음과 같은 이점을 제공한다:

  1. 구조화된 정보 검색: 단순 키워드 검색이 아닌 관계 기반 검색 가능
  2. 컨텍스트 강화: 관련 개체와 관계 정보를 통해 LLM에 더 풍부한 컨텍스트 제공
  3. 추론 지원: 그래프 구조를 통해 복잡한 추론 작업 지원

결론

지식 그래프는 RAG 시스템에서 정보 검색과 컨텍스트 제공을 향상시키는 강력한 도구다. Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스와 Cypher 쿼리 언어를 활용하면 복잡한 관계를 효과적으로 모델링하고 검색할 수 있다.

관련 문서로는 LLM Chain Chatbot + RAG, RAG+Groq, Agent 사용 RAG+Tavily를 참조하자.

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