기본 RAG는 다중 홉 추론에서 실패하며 GraphRAG가 이를 해결하는 방법을 설명합니다.
현재 LLM 설계 접근법은 단순화되어 있으며, 이는 LLM의 환각 현상을 해결하는 데 한계를 보입니다. 이 글에서는 기본 RAG가 다중 홉 추론에서 어떻게 실패하는지를 살펴보고, GraphRAG가 이를 어떻게 개선하는지를 설명합니다. 이를 통해 AI 엔지니어링에서 기술적 문제를 해결하기 위한 새로운 방향성을 제시합니다.
Basic RAG fails at multi-hop reasoning, and GraphRAG addresses this issue.
The current approach to designing large language models (LLMs) is oversimplified and shows limitations in solving LLM hallucinations. This article explores how basic RAG fails at multi-hop reasoning and discusses how GraphRAG fixes these issues. It offers new directions for addressing technical challenges in AI engineering.