Graph RAG vs Vector RAG: 왜 갑자기 이게 핫해졌을까?

요즘 AI 업계 돌아가는 거 보면, LLM 하나 잘 쓰는 것만으론 부족해졌어. GPT가 아무리 똑똑해도 최신 정보, 내부 데이터, 전문 지식을 모르면 엉뚱한 말을 하거나 “환각”을 일으키거든. 그래서 등장한 게 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)

쉽게 말해, "외부 데이터를 실시간으로 꺼내와서 답변 품질을 끌어올리는 방식"이야.

근데 여기서 끝이 아니지. “RAG도 종류가 있다?” 맞아. 그중에서 요즘 가장 핫한 두 축이 바로 Vector RAG vs Graph RAG

둘 다 RAG의 방식이지만, 근본 접근 방식부터 완전 달라. 마치 구글 검색 vs 위키피디아 링크 구조 탐험같은 차이랄까.

나도 공부하는데, 내가 이해한 내용과 다를 수 있으니 그냥 이 글은 참고만 했으면 해용.

• LLM 시대에 데이터 구조에 따라 완전 다른 성능이 나옴
• 이미 기업/서비스에서 실제 도입이 시작됨
• 앞으로 서비스 기획, 아키텍처 설계, AI 기반 기능 개발에 필수 개념

 

RAG가 뭐냐고? 아주 쉽게!

RAG는 대형 언어모델(LLM)이 혼자 멍하니 생각하는 걸 방지해주는 시스템이야.

• 질문 들어옴
• 관련된 외부 문서 검색
• 그 결과를 LLM에게 먹임
• 근거 + 답변 동시에 생성

즉, 외부 지식을 실시간으로 끌어다 쓰는 AI 그래서 최신 뉴스도 대답할 수 있고, 내부 정책 문서도 읽어서 안내할 수 있어.

 

Vector RAG: 기본이지만 강력한 표준

이건 가장 많이 쓰이고, 가장 구현이 쉬운 형태야.

핵심 작동 방식

• 문서를 임베딩(embedding) = 숫자 벡터로 바꿈
• 벡터 데이터베이스에 저장
• 질문도 벡터로 변환 → 비슷한 벡터 찾음
• 가장 가까운 문서들 꺼내서 LLM이 조합해 답변

장점

• 진짜 빠르다, 구축 간단, 대규모 데이터 처리 가능, 자주 업데이트되는 정보에 강함

단점

• “A는 B의 아버지다” 같은 관계를 못 봐, 설명이 어려움, 정보 손실 가능, 환각 가능성 3% 정도

이럴 때 Vector RAG!

• 고객 FAQ 챗봇, 기술문서 검색, 뉴스 서비스, 의료·금융 정보 시스템

 

Graph RAG: 관계 기반의 지능형 방식

Graph RAG는 데이터 간의 관계를 중심으로 구성돼.

핵심 작동 방식

• 모든 정보를 노드/엣지 형태로 그래프화
• “누구와 누가 연결되어 있지?”
• “왜 이게 중요한지?”가 드러남
• 경로 따라가며 추론

예:

서울 → 수도 → 대한민국
치매 → 증상 → 기억력 저하
약물 A → 상호작용 → 약물 B

장점

• 관계를 안다, 더 정확하다, 환각 1% 미만, 왜 이런 답변 나왔는지 설명 가능 그래서 공공/의료/법률에서 필수

단점

• 지식 그래프 구축이 어렵다, 데이터가 많을수록 유지보수 지옥, 벡터 방식보다 느릴 수 있음

이럴 때 Graph RAG!

• 생명과학/제약, 법률 문서 분석, 금융 범죄 추적, 공급망 리스크 분석

 

완벽 비교표

구분	Vector RAG	Graph RAG
데이터 형태	비정형	구조화·관계형
속도	매우 빠름	상대적으로 느림
정확도	중간	매우 높음
설명 가능성	낮음	높음
구축 난이도	쉬움	어려움
확장성	매우 좋음	제한 있음
환각율	약 3%	약 1%

그래서 뭘 써야 하냐고?

정답은… 상황 따라 다르다야.

• 빠르게 만들고 싶다 → Vector RAG
• 관계가 중요한 데이터다 → Graph RAG
• 설명 가능한 AI가 필요하다 → Graph RAG
• 데이터가 계속 늘어난다 → Vector RAG

 

진짜 정답: 둘 다 써라 (하이브리드 방식)

이미 많은 기업들은 이렇게 한다.

1. Vector RAG로 빠르게 후보 문서 찾고
2. Graph RAG로 연결·관계·근거 추론

이러면 빠르고, 정확하고, 환각 줄고, 설명도 쉽고, 확장성 확보 즉, LLM + Vector RAG + Graph RAG = 미래형 아키텍처

 

RAG는 이제 옵션이 아니라 필수다.

그리고 앞으로는 어떤 RAG를 적용했느냐가 서비스 차이를 만들지..

데이터 중심 앱? AI 비서? 서비스 내부 문서 검색? 산업 특화 AI?

이제 RAG는 기술이 아니라 설계 요소야. Vector RAG는 ‘검색력’, Graph RAG는 ‘이해력’ 둘 다 갖춰야 제대로 된 AI 서비스가 완성된다.