LHRLAB/HyperGraphRAG

What it solves

HyperGraphRAG는 하이퍼그래프 구조의 지식 표현을 활용함으로써 기존 Retrieval‑Augmented Generation(RAG)의 한계를 극복합니다. 이를 통해 표준 그래프로는 효과적으로 표현할 수 없는 보다 복잡하고 다중 엔터티 관계를 포착하여 복잡한 쿼리에 대한 정보 검색 품질을 향상시킵니다.

How it works

시스템은 제공된 텍스트 컨텍스트로부터 Knowledge HyperGraph를 구축합니다. 사용자가 쿼리를 제출하면 이 하이퍼그래프 구조를 이용해 관련 정보를 검색하고, LLM이 하이퍼그래프 구조의 지식 베이스를 기반으로 답변을 생성합니다.

Who it’s for

데이터 내 엔터티 간 복잡하고 고차원적인 관계를 처리해야 하는 RAG 시스템을 구축하는 연구자 및 개발자를 위한 것입니다.

Highlights

• 하이퍼그래프 구조 지식: 단순 그래프가 아닌 하이퍼그래프를 사용해 지식을 표현합니다.
• NeurIPS 2025: NeurIPS 2025에서 발표된 피어 리뷰 연구 논문을 기반으로 합니다.
• Simple API: insert와 query 인터페이스를 제공하여 지식 베이스를 손쉽게 구축하고 조회할 수 있습니다.