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홍은표 · 넥스트티 대표 · SEO/GEO 컨설턴트
검색 증강 생성(RAG)에 지식 그래프를 결합해, 단순 문서 회수를 넘어 개체·관계를 함께 회수하는 방식.
일부 엔터프라이즈에서 늘지만, 일반 상용 챗 응답의 기본값은 아닙니다.
일반 RAG가 임베딩으로 문서 조각을 회수한다면, GraphRAG는 거기에 지식 그래프의 개체·관계를 더해 회수·합성합니다. 여러 단계 관계(다중 홉)를 따라가야 하는 질문이나 개체 중심 질의에서 더 정연한 답을 낼 수 있습니다.
주의: "AI가 그래프 경로를 탐색해 추론한다"는 일반화는 과장입니다. 일부 엔터프라이즈 검색 시스템에서 GraphRAG 계열 시도가 늘고 있으나, 대부분의 상용 챗 응답은 여전히 임베딩 회수가 중심이며 그래프 탐색이 기본값은 아닙니다.
흔한 오해 바로잡기
왜 GEO에서 중요한가
"그래프 탐색"이 전부 틀린 건 아니지만 기본값도 아닙니다 — 이 경계를 알아야 과장을 거릅니다.
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