# [[지식 그래프 (Knowledge Graphs)]]

## 📌 Brief 신Summary
지식 그래프(Knowledge Graphs)는 개체(Entity), 개념, 그리고 이들 간의 상호 관계를 네트워크 형태로 정의하고 조직화하는 구조화된 지식 베이스다 [1, 2]. 이 기술은 단순히 문서를 평면적인 텍스트 청크로 다루는 것을 넘어, 엔터티 간의 관계를 기반으로 한 다단계(Multi-hop) 추론과 복잡한 질의 처리를 가능하게 한다 [3, 4]. 시맨틱 검색과 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 결합되어 검색의 정확성과 문맥 이해도를 극적으로 향상시키고 환각 현상을 방지하는 핵심 기술로 활용되고 있다 [1, 4].

## 📖 Core Content
* **개념 및 시맨틱 검색과의 결합**
  지식 그래프는 온톨로지(Ontologies)와 결합되어 데이터 내 개체와 개념의 관계를 명확히 정의한다 [1]. 검색 엔진은 사용자의 질의와 문서 내용을 지식 그래프에 매핑함으로써 시맨틱 연결성을 깊이 이해할 수 있다 [1]. 이를 통해 원본 질의에 정확한 키워드가 포함되어 있지 않더라도, 동의어나 관련 개념 및 문맥 정보를 지식 그래프를 통해 확장하여 적합한 관련 문서를 찾아낸다 [5, 6].

* **검색 정교화 및 다단계(Multi-hop) 추론 지원**
  순수한 벡터 검색(Vector Search)이나 단순 텍스트 기반 검색이 놓칠 수 있는 복잡한 엔터티 간의 연결성을 효과적으로 파악한다 [3, 4]. 예를 들어, 금융 서비스 기관에서는 여러 데이터 소스를 가로질러 논리적 연결 고리를 추적해야 하는 다단계 추론 질문에 답하기 위해 지식 그래프 기반의 검색(GraphRAG)을 사용한다 [4]. 이를 활용하면 "모든 벤더 계약에 걸친 규정 준수 위험은 무엇인가?"와 같은 포괄적인 테마 수준의 쿼리에도 완벽한 출처 추적성을 바탕으로 답변을 제공할 수 있다 [4].

* **기술의 진화와 미래 동향**
  지식 그래프는 엔터티 관계 매핑, 시간적 지식 추적, 인과 추론 등을 자율적으로 업데이트하는 실시간 동적 지식 표현 기술로 진화하고 있다 [7]. 또한 2029년경에는 법률, 금융, 의료 등 높은 전문성이 요구되는 분야별로 특화된 산업별 온톨로지 및 지식 그래프 구축이 완료되어, 수직 계열화된 검색 플랫폼 시장을 주도할 것으로 전망된다 [8].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
* **높은 구축 및 유지 비용**
  지식 그래프를 추출하고 구축하는 과정은 베이스라인 RAG를 구축하는 것보다 LLM 호출 비용이 3~5배 더 소요되어 경제적 부담이 매우 크다 [4, 9]. 이러한 한계를 극복하고 비용을 최적화하기 위해서는 전체 지식 그래프를 매번 재구축하는 대신 점진적인 업데이트를 채택하고, 가치가 낮은 엣지(Edge)를 제거하는 그래프 가지치기(Pruning) 및 캐싱 기술을 적극적으로 활용해야 한다 [9].

* **엔터티 추출의 정확성 문제와 노이즈**
  도메인의 특수성과 복잡성에 따라 지식 그래프 내 엔터티 인식 정확도는 60~85% 수준에 그칠 수 있으며, 이는 노이즈를 발생시키거나 잘못된 개체 관계(False connections)를 생성하는 부작용을 낳는다 [4, 9]. 이러한 오류를 방지하기 위해서는 여러 추출 모델을 사용하는 엔터티 검증 파이프라인을 구현하고, 알려진 온톨로지와 교차 참조를 수행하며, 신뢰도가 낮은 관계에 대해서는 사람이 직접 검토(Human review)할 수 있도록 플래그를 지정하는 추가적인 안전장치가 요구된다 [9].

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*Last updated: 2026-05-04*