FalkorDB/GraphRAG-SDK

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해결하는 문제

GraphRAG SDK는 표준 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 일반적인 실패 지점, 특히 검색 품질 저하로 인한 LLM 환각 문제를 해결합니다. 표준 벡터 기반 RAG는 다중 홉 관계를 포착하거나 검증 가능한 증거를 제공하는 데 한계가 있는 경우가 많지만, 이 프레임워크는 구조화된 유형의 사실을 지식 그래프에 저장하여 더 정확한 검색과 추적 및 인용이 가능한 답변을 제공합니다.

작동 방식

FalkorDB 위에 구축된 모듈형 프레임워크입니다. 데이터 수집 시 문서에서 엔티티와 관계를 추출하여 지식 그래프를 생성합니다. 사용자가 질문하면 시스템은 단순히 벡터 유사성에 의존하는 대신 그래프를 탐색하여 연결된 증거를 찾습니다. MENTIONED_IN 에지를 통한 출처 추적을 지원하여 애플리케이션이 생성된 주장의 출처를 검증하거나, 그래프에 충분한 증거가 없는 경우 답변을 거부할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

이 SDK는 높은 사실적 신뢰성, 멀티 테넌트 지원, 데이터에 대한 복잡한 다중 홉 추론 기능이 필요한 프로덕션급 RAG 애플리케이션을 구축하는 개발자와 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

  • 벤치마크를 선도하는 정확도: 다중 문서 및 의료 벤치마크에서 표준 벡터 RAG 및 기타 그래프 기반 검색 방법보다 뛰어난 성능을 보입니다.
  • 추적 가능한 출처: 모든 답변을 특정 소스 청크에 연결할 수 있어 검증이 가능하며 환각을 줄여줍니다.
  • 증분 업데이트: 지식 그래프를 완전히 재구축할 필요 없이 효율적인 문서 업데이트 및 삭제를 지원합니다.
  • 유연한 스키마: 사용자가 사용자 정의 온톨로지(엔티티 및 관계 유형)를 정의하여 추출된 정보를 제약하고 구조화할 수 있습니다.
  • 프로덕션 준비 기능: 멀티 테넌시, PDF 수집, 구성 가능한 검색 전략에 대한 지원을 포함합니다.

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