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실습: Neo4j Vector Index 설정
Graph + Vector 하이브리드 검색
실습: Neo4j Vector Index 설정
GraphRAG > Graph + Vector 하이브리드 검색
학습 목표
Neo4j 5.11+에서 네이티브 벡터 인덱스 지원 from_existing_graph로 기존 노드에 임베딩 추가 임베딩 차원과 인덱스 차원 일치 필수
Neo4j Vector Index
Neo4j 5.11+에서는 벡터 인덱스를 네이티브로 지원합니다. 별도 벡터 DB 없이 Neo4j 하나로 그래프 + 벡터 검색이 가능합니다.
왜 배우는가?
Neo4j Vector Index의 장점
| 측면 | 별도 벡터 DB | Neo4j Vector |
|---|---|---|
| 인프라 | 2개 DB 관리 | 1개 DB |
| 일관성 | 동기화 필요 | 자동 동기화 |
| 쿼리 | 별도 API | Cypher 통합 |
| 비용 | 추가 비용 | 단일 비용 |
그래프 노드에 임베딩을 직접 저장 → 하이브리드 검색이 자연스러움
구현 방법
Step 1: 벡터 인덱스 생성
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Step 2: LangChain Neo4jVector 연동
에디터 로딩 중...
Step 3: 문서와 엔티티 연결
에디터 로딩 중...
자주 하는 실수
자주 하는 실수
1. 임베딩 차원 불일치
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2. 기존 노드에 임베딩 추가 시
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3. 검색 모드 오용
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