1. 서론
대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 생성 능력을 갖추고 있지만, 실제 업무 환경이 요구하는 최신성, 근거 기반의 정확성, 응답의 일관성이라는 세 가지 조건을 단독으로는 충분히 만족시키기 어렵습니니다. 문서와 규정은 수시로 변경되며, 답변에는 명확한 출처와 시점이 요구되고, 각 조직마다 고유한 맥락과 업무 규칙이 존재하기 때문입니다. 이러한 세 가지 요구사항을 동시에 만족시키기 위해서는 모델 내부 지식에만 의존하기보다 외부 지식을 체계적으로 연결하고 활용하는 설계가 필수적입니다.
특히 근거를 명확히 제시하고 관계 맥락을 추적해야 하는 업무, 예를 들어 사내 공지 및 업무 지침 정리, 고객 안내문 작성, 회의록 요약·검토, 프로젝트 의사결정 기록 관리 등에서는 “무엇을 참고했는지”, “왜 그런 결론에 도달했는지”를 일관성 있게 설명해야 합니다. 이때 단순히 키워드 검색만을 활용하는 방식으로는 표현이 달라진 자료나 서로 긴밀하게 연결된 문서들 간의 맥락을 충분히 파악하기 어려운 한계가 있습니다.
이 공백을 보완하기 위해 등장한 방식이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 응답을 생성하기 전에 신뢰할 수 있는 참조 자료를 먼저 확보하고, 그 가운데 의미 있는 문맥만을 골라 모델에 입력하는 절차를 추가합니다. 이를 통해 LLM은 고립된 상태에서 텍스트를 생성하는 대신, 검증된 외부 자료를 직접 인용·참조하면서 답변을 구성하게 되어 최신성, 근거성, 일관성 측면에서 동시에 높은 성능을 확보할 수 있습니다. 실제로는 데이터를 수집하고 정제한 뒤, 출처·시점·버전·권한 수준 등을 기준으로 우선순위를 매겨 선별된 데이터 조각을 모델의 입력 컨텍스트에 첨부하는 과정이 포함됩니다.
RAG의 핵심 작동 방식은 아래 그림과 같이 크게 ‘검색 단계(Retrieval)’와 ‘생성 단계(Generation)’로 나뉩니다. 검색 단계에서는 사용자의 질의(Query)를 벡터(embedding)로 변환하고, 벡터 데이터베이스에 저장된 문서들과 의미적으로 얼마나 가까운지 비교하여 관련 문서 조각을 찾아냅니다. 이 단계는 단순한 문자열 일치가 아니라 의미적 유사도를 기반으로 하기 때문에 표현이 달라도 내용상 가까운 문서들을 효과적으로 식별해낼 수 있습니다. 이렇게 수집된 문맥이 생성 단계로 전달되면, LLM은 제공된 문서와 사용자의 질의를 함께 해석하며 답변에 필요한 근거를 구성합니다. 다시 말해, RAG는 LLM이 “혼자 상상하는 모델”이 아니라 “문서를 참고하는 모델”로 동작하도록 만드는 구조입니다.
<그림: RAG의 작동원리>
LLM 기반 서비스가 고도화되면서 RAG는 이제 선택이 아니라 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 다만, RAG라고 해서 모두 동일하게 구현되는 것은 아니며, 데이터 구조와 도메인의 특성에 따라 각기 다른 검색 전략이 필요합니다. 대표적으로는 비정형 텍스트에 강한 Vector-based RAG, 관계 중심 reasoning을 지원하는 Graph-based RAG, 그리고 두 방식을 결합해 장점을 극대화한 Hybrid RAG가 있습니다. 이번 글에서는 각 RAG 방식이 어떤 상황에서 강점을 갖는지, 그리고 데이터 특성에 따라 어떤 스토리지가 가장 효율적으로 LLM 성능을 끌어올릴 수 있는지 살펴보고자 합니다.
2. 벡터 DB와 그래프 DB
1) 벡터 DB: 의미적 근접성에 기반한 검색 계층
벡터 RAG(Vector RAG)는 문서·기사·보고서처럼 구조가 명확하지 않은 비정형 텍스트를 다룰 때 가장 강력한 방식입니다. 벡터 DB는 텍스트를 임베딩(embedding)으로 변환해 저장하는데, 임베딩은 문장이나 단어를 ‘의미를 유지한 채 숫자 벡터로 표현하는 기술’입니다. 이 벡터들은 고차원 공간에 배치되며, 서로 의미가 비슷한 문장일수록 가까운 위치에 놓이거나 유사한 방향(벡터 각도)을 가집니다. 이미지에서 보이는 것처럼 “YOU–ME–MAN”처럼 의미적으로 가까운 단어들은 가까운 군집을 이루고, “WANT–LOVES–HATES”처럼 동일한 의미 축에 놓인 단어들은 벡터의 각도가 유사합니다.
이러한 특성 덕분에 벡터 DB는 표현이 달라도 의미적으로 비슷한 문서를 빠르게 찾아주는 의미 기반 검색을 수행할 수 있습니다. 실제 검색에서는 거리뿐 아니라 두 벡터가 이루는 각도가 핵심적인 판단 기준으로 사용되며, 이를 코사인 유사도(cosine similarity) 라고 부릅니다. 즉, 얼마나 가까운가(distance) + 얼마나 같은 방향을 바라보는가(angle) 두 요소가 의미적 유사도를 결정합니다.
실무에서 벡터 DB는 RAG 파이프라인의 첫 번째 관문을 맡는다. 사용자가 질의를 입력하면 시스템은 가장 먼저 이 질문을 임베딩으로 변환하고, 벡터 검색을 통해 방대한 문서 집합에서 의미적으로 가까운 문장이나 문단을 걸러낸다. 여기까지의 흐름은 이미지에서 표현된 ‘사용자 질의 수신 → 질의 해석/정규화 → 임베딩 생성 → 벡터 검색(Top-k)’ 단계와 정확히 맞닿아 있다.
이 단계에서 중요한 점은 단순히 “비슷한 표현”을 가져오는 데서 끝나지 않는다는 것이다. 벡터 검색은 의미적 유사성을 기준으로 후보를 넓게 모아오지만, 그 결과는 여전히 정제되지 않은 초안에 가깝다. 그래서 이어지는 단계가 ‘후보 정리’다. 중복된 조각이나 품질이 낮은 내용, 맥락상 연관성이 떨어지는 조각을 일차적으로 제거하고, 남은 데이터에 출처·작성 시점·버전 같은 기본 메타데이터를 붙여 참조 가능한 문맥 묶음으로 가공한다.
이미지에서는 이 과정이 ‘후보 정리 → 메타데이터 부착 → 우선순위 재정렬’로 순차적으로 나뉘어 표현돼 있다. 정제 과정에서 최신성이나 공식성, 조직별 권한 구조 같은 기준을 적용할 수도 있고, 필요하다면 기관·부서·보안 등급 같은 필터링 조건을 추가해 후보를 더 좁힐 수도 있다. 이 일련의 과정이 끝나면 비로소 “LLM이 직접 참고할 수 있는 후보 문맥 세트”가 완성된다.
이렇게 정돈된 문맥은 생성 모델이 답변을 구성할 때 핵심 근거로 사용된다. 결국 LLM은 내부 파라미터에만 의존해 답변을 만들어내는 것이 아니라, 검색된 문서 내용을 직접 근거로 삼아 더 안정적이고 설명 가능한 응답을 생성할 수 있게 된다. 이미지는 마지막 단계에서 이 후보 세트가 LLM에 컨텍스트로 주입되고, 최종 응답이 생성되는 흐름까지 보여준다.
운영적인 측면에서 보면, 이 전체 과정이 제대로 작동하기 위해 고려해야 할 부분이 두 가지 있다. 첫째는 임베딩 모델 선택이다. 다루는 문서의 특성(법률, 기술 문서, 공공 문서 등)에 맞는 모델을 고르는 것이 중요하며, 새로운 자료가 추가될 때 임베딩을 어느 주기로 재생성할 것인지도 운영 정책으로 미리 정해두어야 한다. 둘째는 검색 속도와 정확도의 균형이다. 인덱스를 어떻게 구성하느냐에 따라 검색 범위가 좁아지거나 넓어지며, 빠르게 가져올지 정밀하게 가져올지를 선택해야 한다. 초기에는 넓게 가져오고, 사용자 피드백을 확인하면서 점차 범위를 조정하는 방식이 실무에서 가장 안정적이다. 여기에 작성 시점, 부서, 보안 등급 같은 메타데이터 필터를 적용하면 검색 결과를 현실적인 수준으로 빠르게 압축할 수 있다.
정리하면, 벡터 DB는 의미 단위로 자료를 신속하게 선별·정리하는 검색 계층이며, RAG 전체 품질을 사실상 결정하는 핵심 단계다. 이미지는 이 과정을 단계별로 시각화해, 초기 질의 분석부터 벡터 검색, 후보 정제, 메타데이터 부착, 우선순위 재정렬, 그리고 LLM 컨텍스트 주입에 이르는 전체 흐름을 한눈에 보여준다.
<벡터 기반 RAG 시스템의 사전 준비 단계>
벡터DB의 검색 성능을 높이는 방법은 다양하지만, 그중 가장 핵심적인 요소는 청킹 전략이다. 청킹은 원본 문서를 어떤 단위로 나눌지 결정하는 과정으로, 검색 품질과 비용 구조 모두에 직접적인 영향을 준다.
가장 널리 쓰이는 방식은 고정 크기 청킹이다. 특정 길이(예: 1,000자)로 문서를 등분하거나 일정 부분을 겹치게(Overlap) 잘라 만드는 방식이다. 단순하고 구현이 쉽다는 장점이 있지만, 의미 단위를 고려하지 않고 기계적으로 자르기 때문에 문맥이 끊기거나 중요한 정보가 쪼개져 사라지는 문제가 생긴다. 이 때문에 검색 결과가 흔들리고, 관련성이 낮은 결과가 검색되는 등 품질 저하가 구조적으로 발생한다.
이 한계를 보완하기 위해 등장한 방식이 구조적 청킹이다. 문서의 제목, 섹션, HTML 태그, JSON 객체, 목차 같은 논리적 단위를 기준으로 청크를 생성한다. 일반적으로 고정 크기 청킹보다 검색 품질이 안정적이지만, 문서 구조가 일정하지 않거나 특정 섹션이 지나치게 큰 경우 오히려 청크가 비대해져 검색 정밀도가 떨어질 수 있다. 또한 구조 단위 내부에 서로 다른 의미가 섞여 있는 문서에서는 오히려 성능이 더 나빠질 수 있으며, 구축 비용 역시 고정 방식 대비 2~5배 정도 더 크기 때문에 효율성 검토가 필요하다.
최근에는 Agentic Chunking과 Recursive Chunking 같은 신흥 기법도 주목받고 있다. Agentic Chunking은 LLM이 문서를 직접 읽고, “이 문서를 어떤 기준으로 나누는 것이 검색에 가장 유리한가”를 스스로 판단해 청크를 생성하는 방식이다. Recursive Chunking은 큰 문서를 먼저 의미 단위로 나눈 뒤, 그 단위가 여전히 크면 다시 쪼개고, 또 크면 반복해서 더 잘게 나누는 계층적 방식이다.
이 두 방식은 기존 청킹 전략의 단점을 일정 부분 해소할 수 있지만, 여전히 문서 품질, 도메인 특성, 실행 비용 등을 종합적으로 고려해 설계해야 한다,
2-1) 그래프 DB가 필요한 이유: 기존 Document DB 기반 구조의 한계
그래프 RAG(Graph RAG)를 이야기하기 전에, 실무에서 지금까지 가장 널리 사용된 구조인 Document DB 기반 접근을 먼저 살펴볼 필요가 있다. 대부분의 조직은 내부 지침, 정책 문서, 회의록, 공공 API 응답(JSON)처럼 문서 중심의 데이터를 Document DB(MongoDB, Elasticsearch 등)에 저장해 왔다. Document DB는 원문 보관소이자 작성 시점·부서·문서 유형 같은 메타데이터의 출처이며, 날짜·부서·문서유형 기반의 정형 필터링에 강하기 때문에 문서를 선별하는 데까지는 충분히 제 역할을 한다.
문제는 이 구조가 문서 간 관계를 표현하거나 검증하는 기능이 거의 없다는 점이다. Document DB는 개별 문서를 관리하는 데는 적합하지만, 다음과 같은 질문에 답하기는 어렵다:
- “이 문서가 인용한 규정의 개정 시점이 맞는가?”
- “A 부서의 권한 구조상 이 지침이 유효한가?”
- “사건–기관–규정–담당자 간의 연결 경로가 어떻게 이어지는가?”
- “이 판단의 근거가 되는 문맥을 과거까지 추적할 수 있는가?”
이러한 관계·제약 기반 검증이 필요한 순간부터 Document DB는 한계에 부딪히고, 바로 이 공백을 채우기 위해 등장한 방식이 그래프 DB 기반 RAG이다.
2-2) 그래프 DB 기반 RAG: 관계를 기반으로 검색 결과를 검증·정제하는 계층
그래프 RAG는 지식 구조(Knowledge Graph)를 활용해 LLM의 reasoning 능력을 보조하는 방식이다. 데이터 간의 연결 관계가 중요하거나, 특정 사건의 맥락을 추적해야 하거나, 근거 경로가 명확해야 하는 환경에서 특히 강점을 가진다.
예를 들어 ‘흥부전’을 그래프로 모델링하면, 등장인물(노드)과 사건(노드) 사이에 관계(엣지)가 잡히면서 이야기의 흐름이 구조적으로 드러난다. “흥부가 부자가 된 이유는 무엇인가?”, “놀부가 벌을 받은 경로는 어떻게 이어지는가?” 같은 질문이 단 한 번의 경로 탐색으로 해결된다.
업무 문서도 마찬가지다. 사내 공지, 업무 지침, 회의록, 고객 안내문, 의사결정 기록 등이 모두
- 누가 작성했는지
- 무엇을 근거로 삼았는지
- 어느 규정과 연결되는지
- 언제부터 유효한지
라는 관계 구조로 연결되어 있어야 한다. 그래야 “무엇을 참고했고 왜 그 결론에 도달했는지”를 일관되게 설명할 수 있다. Document DB가 개별 문서의 필드 정보를 관리한다면, 그래프 DB는 문서 간 관계와 규칙을 관리한다는 점이 핵심 차이다.
그래프 기반 RAG는 기본적으로 최소한의 지식 스키마(기관–사건–규정–문서–담당자)를 정의해두고, 실무에서 자주 묻는 질문(근거 경로, 책임 주체, 유효 기간 등)에 맞춰 속성을 확장해 나간다. 질의 또한 사람이 읽을 수 있는 구조로 작성되므로, 결과가 어떻게 도출되었는지 추적·설명하기도 쉽다.
요약하면 그래프 DB는 ‘관계’와 ‘제약 조건’을 기반으로 벡터 검색 결과를 검증·정제하는 추론 계층이며, 최종 응답의 일관성과 설명 가능성을 책임진다.
<요약표>
| 벡터 DB(Vector DB) | 의미 기반 검색으로 빠르게 폭넓은 후보 문맥을 수집비정형 텍스트에서 “의미가 비슷한 문장”을 찾아오는 데 최적화되어 있으며, RAG 파이프라인의 초기 검색 단계를 담당 |
| 그래프 DB(Graph DB) | 관계·제약 기반 검증을 통해 벡터가 가져온 후보 중 논리적으로 타당한 내용만 정밀하게 걸러냄이 과정에서 근거 경로(Who–What–Why)가 명확히 드러나 최종 응답의 일관성과 설명 가능성이 높아짐 |
3. 하이브리드 RAG 전략과 구현
1). 하이브리드 RAG: 의미 검색과 관계 추론을 결합한 고신뢰 아키텍처
앞서 벡터 DB가 비정형 텍스트에서 의미가 비슷한 문장을 신속하게 걸러내고, 그래프 DB가 문서 간 관계·제약을 기반으로 근거를 검증하는 역할을 수행한다는 점을 살펴보았다. 이제 실제 서비스 환경에서는 이 두 계층을 단독으로 사용하기보다 서로 보완적으로 결합하는 하이브리드 RAG가 점점 더 일반화되고 있다.
하이브리드 RAG(Hybrid RAG)는 “문맥 후보를 넓게 확보하는 의미 검색(Vector)”과 “관계 기반으로 정밀하게 검증하는 Graph” 두 방식을 결합하여, 정확성·일관성·설명가능성 세 가지를 동시에 끌어올리는 구조다. 특히 아래와 같은 조건이 필요한 조직 환경에서 하이브리드 구조는 사실상 필수에 가깝다:
- 최신 문서 반영 및 버전 관리가 중요한 업무
- 관계·제약·근거 경로 추적이 필요한 정책·규정·지침 도메인
- 표현이 달라져도 의미가 같은 문서를 모두 찾아야 하는 환경
- “왜 그렇게 판단했는지” 설명 가능한 모델이 필요한 경우
이 그림은 하이브리드 RAG가 어떻게 여러 검색 방식을 조합해 하나의 질문을 처리하는지 직관적으로 보여준다. 사용자가 질문을 입력하면 시스템은 단일 검색 방식에 의존하지 않고, 벡터 검색·키워드 검색·그래프 검색을 동시에 수행해 서로 다른 관점의 문맥을 수집한다. 벡터 검색은 의미적으로 비슷한 문장을 넓게 끌어오고, 키워드 검색은 특정 용어나 문구를 정확하게 매칭하며, 그래프 검색은 지식 그래프를 따라 엔티티 간의 관계나 인용 구조 같은 근거 경로를 추적한다. 이렇게 세 방향에서 가져온 정보는 중복을 제거하고 맥락을 정돈하는 과정을 거쳐 하나의 컨텍스트 묶음으로 합쳐지며, 이 최종 컨텍스트가 LLM으로 전달된다. LLM은 이 정제된 자료를 근거 삼아 답변을 생성하기 때문에, 단순 의미 매칭 기반 RAG보다 훨씬 신뢰도 높은 응답을 만들 수 있다.
<하이브리드 RAG, 출처: https://buly.kr/Eop25Ck>
두 DB가 결합되었을 때 Hybrid RAG는 검색 누락 감소로 정확도 향상, 컨텐스트 강화, 추론 성능 향상, 할루시네이션 감소, 결과의 일관성 향상, 복합질의처리능력 향상의 장점을 가진다. 단순 벡터db만 사용했을 때와 다르게 실제 관계를 따라 필요한 정보를 찾아오고 지식 흐름 자체를 전달하여 왜 이 답인지 설명가능한 답변을 생성하게 되며 자연스럽게 Hallucination이 감소한다.
하지만 Graph DB를 추가로 도입하고 지식 그래프를 구축하고 업데이트 하는 등의 유지보수를 하는데 따르는 아키텍처 복잡성과 비용은 아키텍처 복잡성과 비용은 단독 방식에 비해 증가할 수 밖에 없다. 아키텍처 복잡도는 최소 1.5배, 데이터 파이프라인/유지보수 노력은 2~4배까지 늘어나는 경우가 흔하다. 그 대신 추론 품질·근거성·관계 검색 능력에서 이를 상쇄하고도 남는 이득을 기대할 수 있느냐가 도입 판단의 핵심이다.
2). Hybrid RAG의 작동 방식
하이브리드 RAG는 단순히 두 스토리지를 나란히 붙여 쓰는 구조가 아니다. 벡터DB로 관련 문서를 빠르게 모으고, 그래프DB로 실제 관계를 확인해 정제한 뒤, 이 정제된 근거를 기반으로 LLM이 답을 만들어내는 3단계 파이프라인 구조로 움직인다.
- Vector DB – 벡터 검색으로 필요한 문서 후보를 빠르게 확보하는 과정
첫 단계에서는 사용자의 질의를 임베딩으로 변환한 뒤, 벡터 공간에서 의미적으로 가까운 문장·문단을 빠르게 찾아온다.
- Top-k 기준으로 유사 문서를 폭넓게 확보
- 표현 방식이 달라도 의미가 같다면 동일 후보로 묶임
- 비정형 텍스트 대량 처리에 최적화
여기서는 범위를 좁히기보다 최대한 빠짐없이 문서를 모아오는 게 핵심입니다. 정확한 선별은 다음 단계에서 그래프DB를 통해 진행한다.
- Graph DB – 그래프를 이용해 ‘근거가 성립하는 문서’만 골라내는 작업
Vector DB가 가져온 후보군은 아직 ‘초안’에 가깝기 때문에 두 번째 단계에서 Graph DB가 개입하면서 검색 결과가 완성되는 구조다.
- 사건–규정–조문–판례 간 실제 연결 경로를 따라 필터링
- 유효기간, 적용 범위, 충돌 여부 등 제약 조건 반영
- 인용·참조 경로를 사용하여 근거성 검증
이 과정에서 의미적으로는 비슷하지만 실제로는 무관한 문서가 자연스럽게 제거되고, 남은 문서들은 논리적으로 타당한 정제된 컨텍스트로 변환된다.
- LLM – 확인된 자료를 바탕으로 일관성 있는 답변을 생성하는 단계
마지막 단계에서 LLM은 정제된 문맥만을 입력으로 받아 최신성·근거성·일관성이 확보된 응답을 생성한다.
- 상호 연결된 지식 그래프를 참고
- “왜 이런 결론인지” 설명 가능한 응답 생성
- 조직별 규정·문서 버전까지 고려한 답변 가능
두 계층을 결합하면 RAG는 정확도, 안정성, 설명 가능성 세 가지가 동시에 강화된 형태로 진화한다.
3). 질의 유형별 DB 라우팅 활용 팁
하이브리드 RAG를 운영하다 보면, 질문이 들어왔을 때 어떤 DB나 툴을 먼저 사용해 검색을 시작해야 할지가 중요해진다. 이 흐름을 결정하는 과정을 흔히 라우팅이라고 부른다. 그리고 RAG + Agent 구조에서 벡터 DB, 그래프 DB, 메타데이터 검색 등 서로 다른 검색 도구들을 어떤 기준으로 선택하고 조합해 사용할 것인지 정의하는 전략을 우리는 다중 DB 라우팅 전략이라고 부른다.
라우팅 기준은 두 가지 방식으로 설계할 수 있다. 첫째는 각 툴의 설명에 정책을 심어 “이런 질문이 들어오면 이 툴을 우선 사용하라”는 규칙을 직접 설정하는 방식이다. 둘째는 에이전트가 질의 내용을 분석해, 관계 중심 질의인지, 단순 텍스트 기반 질의인지, 복합 reasoning이 필요한 질의인지에 따라 질의 유형별 의사결정 로직을 만들어두는 방식이다.
이처럼 가벼운 라우팅 레이어를 하나 추가해두면, 에이전트는 질문의 성격에 맞춰 가장 적합한 DB 조합을 자동으로 선택할 수 있다. 그 결과, 불필요한 검색을 줄여 비용을 아끼고, 동시에 검색 정확도와 응답 품질을 함께 끌어올릴 수 있다. 결국 다중 DB 라우팅 전략은 하이브리드 RAG의 성능을 실전 환경에서 안정적으로 유지하는 중요한 운영 기법이라고 볼 수 있다.
하이브리드 RAG를 실제 운영할 때는 모든 질의가 동일한 검색 경로를 탈 필요는 없다. 질문의 성격에 따라 어느 DB를 먼저 활용할지 가볍게 조정해주면 성능과 비용을 더 안정적으로 관리할 수 있다. 그래서 실무에서는 다음과 같은 간단한 라우팅 전략을 붙이는 경우가 많다.
- 관계 중심 질의 → Graph 먼저
- 텍스트 중심 질의 → Vector 먼저
- 간단 질의 → Vector만
- 복합 질의 → Graph → Vector 순차 호출
- 결과 신뢰도 낮음 → 다른 DB로 재조회
4. 결론: 하이브리드 RAG 활용을 위한 제언
하이브리드 RAG는 Vector DB와 Graph DB를 단순 병렬로 사용하는 구조가 아니라, 의미 검색과 관계 추론을 함께 활용해 업무 문서 기반의 판단·설명·근거 제시 능력을 강화하는 접근이다. 그렇기 때문에 활용의 초점도 ‘두 DB를 어떻게 붙일 것인가’보다는 업무 흐름에서 어떤 질문을 어떻게 처리할 것인지를 먼저 설계하는 데 둬야 한다.
실제 적용에서는 먼저 조직의 문서 특성과 질문 패턴을 분석해, 어떤 정보는 벡터 검색으로 확보하고 어떤 정보는 관계·제약 기반 추론이 필요한지 기준을 잡는 것이 중요하다. 그 기준 위에서 프롬프트, 툴 구조, 모델 선택을 조정하면 하이브리드 RAG는 단순 검색 시스템이 아니라 업무 의사결정을 보조하는 지능형 에이전트로 동작할 수 있다.
또한 모든 질의를 동일한 파이프라인에 태우기보다는, 질문의 성격에 따라 검색 경로를 가볍게 조정하는 다중 DB 라우팅 전략을 활용하면 성능과 비용의 균형을 잡기 쉽다. 관계 중심 질의에는 Graph를 우선 사용하고, 일반 텍스트 검색은 Vector에서 끝내는 식의 운영 전략이 실제 현장에서 가장 효과적이다.
결국 하이브리드 RAG의 활용은 기술의 조합 그 자체보다, 질문–검색–추론–답변으로 이어지는 전체 흐름을 어떻게 설계하고 운영하느냐에 결정적 영향을 받는다. 조직의 문서 구조, 질의 유형, 검증 필요성에 맞춰 이 흐름을 잘 조율할 때, 하이브리드 RAG는 단순한 검색 보조 도구가 아니라 신뢰성과 설명 가능성을 갖춘 LLM 서비스를 완성하는 핵심 전략이 된다.
참고문헌
https://www.oracle.com/kr/autonomous-database/what-is-graph-database