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하이브리드 검색: 그래프 + 벡터의 시너지

Graph + Vector 하이브리드 검색

학습 목표

벡터 검색: 의미적 유사성, 그래프 검색: 명시적 관계 복합 질문은 두 검색 방식 모두 필요 병렬 검색 → 결과 융합 → LLM 응답

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영상 준비 중

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하이브리드 검색: 그래프 + 벡터의 시너지

Hook: 각 검색 방식의 한계

질문: "삼성전자의 AI 반도체 전략과 경쟁사 대응은?"

벡터 검색만 사용:

에디터 로딩 중...

그래프 검색만 사용:

에디터 로딩 중...

하이브리드 검색:

에디터 로딩 중...

왜 배우는가?

왜 하나로는 부족한가?

질문 유형벡터 검색그래프 검색
"X에 대해 설명해줘"강함약함
"X와 Y의 관계는?"약함강함
"X의 경쟁사들의 전략은?"부분적부분적

복합 질문은 두 검색 모두 필요

하이브리드 검색의 전략

  1. 쿼리 분석: 질문에서 엔티티와 의도 파악
  2. 병렬 검색: 그래프 + 벡터 동시 실행
  3. 결과 융합: 두 결과를 하나의 컨텍스트로 통합
  4. LLM 응답: 통합된 컨텍스트로 답변 생성

핵심 개념

하이브리드 검색 아키텍처

에디터 로딩 중...

융합 전략

전략설명장점
Concatenation단순 연결간단
Interleaving번갈아 배치균형
Weighted Merge가중치 합산유연
Re-rankingLLM으로 재정렬정확
핵심 포인트
  • 벡터 검색: 의미적 유사성, 그래프 검색: 명시적 관계
  • 복합 질문은 두 검색 방식 모두 필요
  • 병렬 검색 → 결과 융합 → LLM 응답
  • 융합 전략에 따라 품질 달라짐