생성형 AI와 LLM의 활용이 확대되면서, 기업 데이터를 AI와 연결하는 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. 기존의 RAG 방식이 Vector DB를 통해 의미적으로 유사한 문서를 찾는 데 집중했다면, Graph DB는 데이터 간의 복잡한 관계(Node와 Edge)를 탐색하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이를 결합한 GraphRAG는 단순한 문서 검색을 넘어 데이터 사이의 연결 고리를 파악하여 더욱 풍부한 Context를 제공할 수 있습니다. 앞으로 AI 시스템은 Vector DB, Graph DB 등을 적절히 조합하여 '문서 검색'에서 '관계 탐색'의 단계로 진화할 것으로 보입니다.