기업용 검색형 AI에서 그래프 설계가 중요한 이유
기업용 검색형 AI에서 단순한 벡터 검색은 관계나 시간 순서를 따져야 하는 질문을 만나면 쉽게 한계에 부딪힌다. 여러 자료를 이어서 판단해야 하는 문제는 더 좋은 임베딩 모델을 붙이거나 , Milvus 같은 평면형 색인에 데이터를 더 넣는 방식만으로 해결하기 어렵다. 그래서 많은 팀이 로 이동하고 있지만, 전통적인 지식 그래프 방식에도 부담이 크다.
Neo4j나 AWS Neptune 같은 를 직접 운영하면, 먼저 고정된 온톨로지를 정하고 문서 종류마다 별도 추출 파이프라인을 만들어야 한다. 폴더 구조나 CRM의 사용자 지정 항목이 바뀌면 파이프라인이 깨지고, 같은 대상이 중복으로 생기며, 그래프 질의가 실패할 수 있다. 그 결과 스키마를 계속 관리할 그래프 전문 인력이 필요해진다.
이런 이유로 직접 만든 지식 그래프보다 관리형 방식이 더 현실적인 선택지로 제시된다.
핵심 포인트
- 단순 벡터 검색은 관계나 시간 흐름을 따지는 질문에 약할 수 있다.
- 여러 단계를 거쳐 답해야 하는 문제는 임베딩 모델만 좋아져도 자동으로 해결되지 않는다.
- 전통적인 지식 그래프는 온톨로지와 추출 파이프라인을 미리 설계해야 한다.
- 업무 도구의 폴더 구조나 CRM 필드가 바뀌면 그래프 파이프라인이 깨질 수 있다.
- 관리형 는 스키마 관리 부담을 줄이는 대안으로 제시된다.