ContextRAG: 검색 증강 생성 (RAG)을 위한 추출 없는 계층적 그래프 구축

요약

ContextRAG는 LLM을 통한 엔티티 및 관계 추출 과정 없이 그래프 구조를 구축하는 새로운 RAG 시스템입니다. 잔차 양자화 k-평균과 형식 개념 분석(FCA)을 활용하여 청크 임베딩 기반의 퍼지 개념 그래프를 도출함으로써, 기존 방식 대비 토큰 사용량과 인덱싱 비용을 획기적으로 절감합니다.

핵심 포인트

• LLM 기반의 엔티티/관계 추출 없이 그래프 토폴로지를 구축하여 비용과 시간을 대폭 절감함
• 잔차 양자화 k-평균 및 Lukasiewicz 잔여 논리를 이용한 형식 개념 분석(FCA) 적용
• 소프트 퍼지 조인 및 meet 연산을 통해 브릿지 및 meet 유도형 컨텍스트 노드 생성
• 기존 HiRAG 방식 대비 인덱싱에 필요한 토큰 수를 극적으로 줄이면서도 효과적인 멀티홉 답변 성능 유지