GraphRAG vs Vector RAG: 무엇이 다른가

엔터프라이즈에서 RAG(검색 증강 생성)를 도입할 때 가장 먼저 만나는 갈림길이 벡터 검색과 지식그래프 기반 검색(GraphRAG) 입니다. 둘은 풀려는 문제가 조금 다릅니다.

Vector RAG — 의미의 유사성

문서를 임베딩해 벡터 공간에 올리고, 질문과 의미적으로 가까운 조각을 찾아옵니다.

• 잘하는 것: "비슷한 내용" 검색, 빠른 구축
• 약한 것: 흩어진 사실을 연결해야 하는 질문. "A 부품을 쓰는 장비 중, B 규제를 받는 것은?" 같은 다단계 관계

벡터는 "가깝다"는 알지만 "어떻게 연결되는지"는 모릅니다.

GraphRAG — 관계의 구조

엔터티(사람·부품·조직·규제…)와 그 사이의 관계를 그래프로 만들어 둡니다. 질문이 들어오면 의미 검색으로 진입점을 찾고, 그래프를 타고 들어가 연결된 사실을 모읍니다.

구분	Vector RAG	GraphRAG
찾는 것	유사한 텍스트	연결된 사실
강점	단순 질의·속도	다단계 추론·관계
환각	근거 조각만 제공	경로로 근거 추적 가능

환각이 줄어드는 이유

GraphRAG는 답의 근거를 경로(path) 로 제시할 수 있습니다. "이 결론은 X→Y→Z 관계를 따라 나왔다"가 보이면, 사람이 검증할 수 있고 LLM도 길을 벗어나기 어렵습니다. Cypher 같은 쿼리로 그 경로를 직접 확인하는 것도 가능합니다.

그래서 무엇을 쓰나

이분법이 아닙니다. 의미 검색으로 진입 → 그래프로 관계 확장이 실전에서 가장 강합니다. ONTOFLOW가 택한 방향도 이 결합입니다. 깊은 산업일수록 "관계"가 가치의 핵심이기 때문입니다.