GraphRAG의 건축적 진화와 지식 그래프의 중요성을 다룬 발표입니다.
Cassie Shum은 GraphRAG의 건축적 진화에 대해 논의하며, 데이터 기반이 선진 AI 워크플로우에 왜 필수적인지 설명합니다. 그녀는 전통적인 벡터 RAG가 글로벌 컨텍스트 및 다중 홉 추론, 출처 문제를 다루는 데 어떻게 부족한지를 강조합니다. 마지막으로, 그녀는 원시 오케스트레이팅 로직을 데이터 레이어로 내리는 방법을 설명하는 세멘틱 구조 지식 그래프의 구축 전략을 공유합니다.
A presentation on the architectural evolution of GraphRAG and the importance of knowledge graphs.
Cassie Shum discusses the architectural evolution of GraphRAG and explains why data foundations are essential for advanced AI workflows. She highlights the shortcomings of traditional vector RAG in addressing global context, multi-hop reasoning, and provenance. Additionally, she shares strategies for building semantically structured knowledge graphs that shift raw orchestrating logic to the data layer.